「多智能体架构」共找到 7478 篇相关文章
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀！软硬协同突破Scaling天花板
DeepSeek最新论文从硬件架构和模型设计双重视角，探讨如何相互配合实现低成本大规模训练和推理，分析硬件特性对架构选择的影响，研究两者相互依赖关系，还为未来协同设计提出建议。
不装了！LeCun哈萨比斯神仙吵架，马斯克也站队了
图灵奖得主Yann LeCun与诺贝尔奖得主、谷歌DeepMind CEO哈萨比斯就“智能的本质”展开激辩，马斯克站队哈萨比斯。二人观点分歧大，后LeCun称主要是用词分歧，双方都关注世界模型，但理解和实践有别。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
没等VC下场，机器人厂商们先投了一家数据公司
2026年具身智能市场火热，智域基石获灵初智能等四家企业数千万元天使轮融资。其定位第三方数据公司，核心团队背景互补，明确不做本体、模型等四件事，还构建自动化编译管线处理数据。
统治AI十年的Transformer，要被亲爹亲手砸碎？
5月5日旧金山的辩论赛上，Transformer联合发明人Łukasz Kaiser为其作品辩护，三位挑战者指出Transformer五大死穴。Kaiser称除非新架构证明有更好的scaling曲线，否则Transformer仍是主流，还给出具体辩护。
从“小卡拉米” 杀入 CNCF，创始人却说：HAMi火了，我们每天仍如履薄冰
本文讲述 HAMi 项目从“小卡拉米”到进入 CNCF 孵化阶段的历程。该项目解决 GPU 利用率问题，建立跨厂商生态。密瓜智能围绕其成立，补社区短板。虽 HAMi 成功，但密瓜智能仍需证明商业价值。
Agent 的 Token 账单怎么省？
AI 行业从生成式能力向 Agent 行动力跃迁，核心矛盾转向推理成本可控性。随着企业将 Agent 编入自动化流水线，Token 消耗受关注，业界开始聚焦以「降本」为核心的技术路线。
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。
Meta 143亿挖角后首个作品来了：Alexandr Wang 推出闭源模型，杨立坤点赞
沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。