搜索：模型自主进化

「模型自主进化」共找到 8253 篇相关文章

LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点

北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。

过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。

MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。

香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。

中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队，从可解释性分析出发，发现LLM内部含多个可采样内部策略，揭示不同模型推理熵模式，提出BuPO算法，在复杂推理任务上表现优于传统算法。

香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。

十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集，用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型，发现多数在L2 - L3，无L5模型，揭示当前模型不足。

在SIGGRAPH Asia 2025期间，盛大AI东京研究院首次公开亮相。当前数字人交互缺乏“灵魂”，存在长期记忆与人格一致性、多模态情感表达缺失和缺乏自主进化能力等问题。为此，研究院推出Mio框架解决挑战。

2025年具身智能爆火，VLA模型成核心。从美国RT - 2到中国FiS - VLA，VLA硬核进化。谷歌、微软等有重要成果，中国智平方等企业也不断创新，FiS - VLA性能超现有方法，VLA正重塑机器人与人类交互未来。

LlamaFactory作者郑耀威团队开源的PenguinHarness，是全球首个支持多Agent自进化的Harness，能自动构建、评测和改进Agent。它成本低、速度快，适配众多模型，还有严格契约保障安全。已在生产场景应用，效果显著。