「多Agent并行推理」共找到 4601 篇相关文章
刚刚，云计算一哥出手，大家AI Agent自由了
亚马逊云科技在re:Invent大会发布诸多面向Agentic AI的成果，包括Strands Agents SDK更新、模型定制工具等，还介绍了构建Agent的四个方面，展示了完整蓝图，指引AI时代新方向。
一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述
传统LLM Agent工作流固化，面对动态环境只能人工硬编码，成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式，让Agent自主优化自身结构，还给出三定律、统一框架及各类优化方法。
Lex Fridman 对话 DHH：Omarchy，才是真正属于 Agent 时代的操作系统
Omarchy 有望成今年最火 Linux 桌面系统、首个 Agent 时代操作系统。开发者 DHH 曾怀疑 Agent 编程，现 Quattro 代码全由 Agent 编写。DHH 做客播客，谈 Omarchy、AI 时代操作系统变化等。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
华为曝光两大黑科技！打破推理延迟魔咒，大模型从此「秒回」
华为通过FusionSpec和OptiQuant两大技术创新，对MoE模型进行推理优化。FusionSpec依托昇腾特点，将投机推理框架耗时降至1ms；OptiQuant支持灵活量化，为大模型推理提供高性价比。
Claude Opus 4.5 × Agent Skills：从第一性原理深入剖析
文章深入剖析Claude Opus 4.5与Agent Skills，介绍了Claude Opus 4.5发布，结合Agent Skills能让模型有专业级能力。还阐述Agent Skills高级设计模式、内部架构及执行生命周期，揭示其工作机制与优势。
知识类型视角切入，全面评测图像编辑模型推理能力：所有模型在「程序性推理」方面表现不佳
东南大学等团队提出KRIS - Bench，从知识类型视角对图像编辑模型推理能力评测。它分三大知识范畴、细化多种任务，设四维度评估指标，测10款模型，发现模型程序性推理等能力不足。
无需任何 API 费用，这个Agent 拥有“看遍全网”的超能力
AI Agent 在网络信息获取上存在诸多难题，而 Agent Reach 能解决这些问题。它免费开源、安全且持续更新，兼容所有 Agent，支持多平台。安装简单，装好即可用，各渠道还能灵活替换。
Kimi新出的Agent集群，到底有多恐怖？
Kimi发布K2.5模型及Agent集群功能，将国产AI推向“组织智能”新高度。K2.5全能且开源，多项评测优于GPT - 5.2 - xhigh且成本低。Agent集群可按需协调子Agent，实现“角色涌现”与“3D编排”。