「研究型智能体」共找到 5056 篇相关文章
大突破！实验证明，RL能为LLM注入“创新”能力
此研究挑战‘RL不教新技能’观点，通过‘字符串转换预测’实验证明，RL能让LLM学会组合已有原子技能，形成可泛化、迁移的元技能，还给出模型能力提升路径。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
绝美无痕，比你还会P图的Agent！仅通过自然语言指令，灵活使用数百工具，超越GPT-4o达60%
JarvisArt提出多模态大模型驱动的智能Agent，通过理解自然语言指令，协调200+个Lightroom工具，实现媲美专业修图师的非破坏性编辑。其内容保真度超越GPT - 4o达60%，为AI艺术创作开辟新路径。
创业者闭门探讨：Make for Agent ，其实还是 Make for Human
极客公园组织「Make for Agent」主题闭门 Meetup，探讨 Agent 产品做法。交流聚焦 Agent IM、身份、人类介入、商业模式等问题，指出 Agent 需责任型通信、独立身份，产品设计要兼顾人和 Agent 需求，核心是责任设计。
The Batch: 936 ｜Claude Code 内部揭秘
广受欢迎的编码智能体Claude Code近期版本意外暴露底层代码。Anthropic称是人为失误，未泄露用户数据。工程师分析发现其架构似小型专用操作系统，还揭示了潜在功能和未来规划。
“龙虾”时代，大模型公司的好日子来了
3月10日，MiniMax港股收涨，市值超百度。OpenClaw爆火，其创始人转发评测榜单，使MiniMax-M2.1排名突出。OpenClaw是智能体构建框架，为大模型公司带来盈利转机，撬开收入天花板，引发各方关注。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
深度之赌：从卧室到上帝机器
文章讲述现代AI秘史，从Jeff Dean本科研究神经网络失误，到Google Brain诞生；还有Hinton等深度学习先驱经历，如Hinton当实习生、AlexNet诞生等，也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。
性能不减，吞吐量提升6.4倍！英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型，打破对‘深而瘦’架构迷信，修正缩放定律，用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色，远超同类产品。
一键将 Markdown 和网页 AI 对话完美粘贴到 Word、WPS 和 Excel 的效率工具
PasteMD是常驻托盘的小工具，能从剪贴板读取Markdown，调用Pandoc转换为DOCX插入到Word/WPS光标位置。还有新功能，如智能识别Markdown表格粘贴到Excel等，介绍了使用、配置等内容。