「任务型语音对话」共找到 2697 篇相关文章
自构建智能体:一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手,让其参照构建智能体,设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势,还对比监督者和工作流两种智能体实现模式,揭示速度与自主性权衡关系。
Linus一句话说透Al局限:代码不能直接用,bug只能创可贴式地修
本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发,谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具,有价值但无法替代长期维护者经验。
“VLA和世界模型都不是终局,会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会,蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利,但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局,未来会有物理世界独有的模型。
为什么堆算力救不了大模型
文章指出大模型和人类大脑归纳规律路径不同,AI追求精确但脆弱的拟合,人追求粗糙但不变的压缩。大模型在可收敛系统表现惊艳,不可收敛系统则崩盘,未来AI产品核心是打造可收敛封闭环境。
万字长谈丨同济工智院华先胜:工程智能,是 AI 的「成人礼」
雷峰网·AI科技评论对话同济工智院华先胜,探讨工程智能。他认为工程智能是AI与工程深度融合,要从数字走向物理世界,构建体系,实现人机共生,还介绍了研究院成果、灵感计算及操作系统架构等。
阿里Qwen 3.7 Max:35小时自主编程,Claude跟不上了?
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max,在优化平头哥芯片推理内核任务中,35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色,编程、推理、办公自动化全面开花,但闭源且实验室场景与现实有差距。
微软AI CEO:倒计时18个月,AI将接管这些美国白领
微软AI CEO苏莱曼称未来12 - 18个月,诸多白领工作将被AI自动化。微软启动大规模自愿退休买断计划,虽未提AI,但各项动作都指向它。不过,现实中AI对岗位的替代情况复杂,也创造了新岗位。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈,北大团队提出SEAlign对齐框架:显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好,但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架,通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点,提升模型在真实工程任务表现,成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手,但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法,定义 assistant axis 纠正偏离,测试显示该方法有效且不降低模型表现。
LLM 仅靠自身就能增强推理?SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号,SePT仅用模型自身生成的答案自训练,能提升推理能力,数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁,设计关键是温度解耦等,不损模型通用能力,代码易迁移复现。