「自适应Agent基础模型」共找到 3282 篇相关文章
13小时不眠不休,300个分身狂敲代码!开源第一易主了
4月20日深夜,Kimi K2.6出道即开源,展示了强大的「全栈交付」能力,跑分超GPT - 5.4等。它能完成多类型官网制作,300个Agent协作能力强,还能复刻高盛研报、交付三件套,其Claw群组开启小范围测试。
单卡即可微调大模型!内存占用仅1/8,性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高,低秩适应(LoRA)方法虽降低成本,但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架,在25个多领域任务验证效果好,内存占用仅1/8。
带图推理碾压同类开源模型!港中文微软等开源OpenThinkIMG框架,教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架,解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题,还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1,为下一代AI智能体提供基础。
刚刚,DeepSeek V4 Pro正式版发布!
周三晚间,DeepSeek 突然发布 V4 Pro 大语言模型正式版,命名为 DeepSeek - V4 - Pro - 0813,官方未调升 API 使用价格。有用户称调用的 V4 Pro 思维链风格有变,跑分显示其 Agent 评测表现可媲美顶级模型,还撞车了马斯克的 Grok 4.6。
到底是谁在推崇 Nature、Science?——一场跨学科评价体系的结构性误解
文章指出不同学科对 Nature、Science(N/S)态度差异大,基础学科不看重,应用学科推崇。原因在于学科生态差异,N/S 是传播器,下游学科需其传播成果,大奖评价与 N/S 体系不同,国内不应将其‘工具化’。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己,通过部署时学习进化,不动模型参数,将经验写进技能库。经测试,在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升,与OpenClaw等定位不同,有多种部署方式,不绑定模型。
深度体验DeepSeek Harness,我原谅它涨价了
本文深度体验了DeepSeek Harness,它已发布并开源代码。其一切如模型、工具等皆为可插拔积木,官方内置超百个插件。介绍了安装方法、使用特点,还对比了与Codex差异,认为它是Agent时代的安卓,有望推动自进化。
“不爱龙虾爱马仕”,为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw,Hermes由Nous Research出品,开源免费,安装便捷,支持多模型。其核心是闭环学习循环,能自我进化,技能可自动生成和更新,记忆系统更优,在多场景有优势,安全设计好。
别让故障复盘流于形式:用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题,借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent,包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案,还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等,最后给出实战案例。
不再“纸上谈兵”:大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇,探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验,如选模型考量因素、AI Agent 创新等,还提及 MCP 应用与未来展望。