「推理时纠错」共找到 2632 篇相关文章
构建一个 Agent 只要三分钟,但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段?
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题:构建 Agent 仅需几分钟,为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段?指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加,还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
Meta开源Muse Glimmer,30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数,能跑在Mac或PC上,多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理,接受文本与图像交错输入,用途广泛。
英伟达All in的物理AI路线,居然是中国黑马提前一年就定义好了
全球具身智能行业为技术路线争论时,中国深度机智率先提出并跑通「人类学习」路线,以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为AI而生,英伟达等跟进,深度机智全栈落地且进度领先。
当SFT遇上RL:基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中,SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法,先判断样本学习阶段再匹配优化路径,在多场景实验中表现出色,不过有实验边界。
Cursor SDK正式发布,“cursor” inside!
四月最后一天,Cursor正式发布TypeScript SDK,将智能代理运行时打包成可编程组件,跳出编程工具定义。它提供完整开发套件,支持双模部署,已有公司用其做三件事,还包含关键部分,Composer模型开放有战略价值。
ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。
GPT-Image-2平替!最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战,国内厂商商汤反击,推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一,实测表现惊艳,能力全维度,与GPT-Image-2范式不同。
时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布:闭源,原生多模态,一发布就落后?
时隔9个月,Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark,原生多模态推理,但能力表现一般,编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式,致力于成个人超级智能,技术亮点多,性能高效。
一行命令,让任何软件秒变AI神器!这个GitHub项目杀疯了
AI智能体推理强但使用专业软件能力差,现有解决方案不佳。CLI - Anything自动化框架打破困境,能让AI通过命令行控制软件,为13款软件生成CLI,有7阶段流水线,多场景适用,介绍了使用方法和项目地址。
Meta 删邮件事故背后,OpenClaw 为什么会“失忆”?代码库维护者拆解记忆架构
OpenClaw在使用中易“失忆”,如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角,拆解记忆架构,介绍记忆层次、失败模式,给出配置建议和故障排除方法,助用户了解并优化其记忆机制。