「大模型交互范式」共找到 8396 篇相关文章
破除水军机器人!北航团队发布全新对抗性框架SIAMD:用“结构信息”破译机器人伪装|IEEE TPAMI
本文介绍北航彭浩团队发表在TPAMI 2025的文章,提出对抗性框架SIAMD检测机器人。它将用户账户与消息交互组织为异质结构,用结构熵建模。实验显示,其在有效性、泛化性等方面优于基线模型。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。
2026年必须搞懂的20个 Agent 工程概念(运行机制篇):大白话一次讲清。
文章聚焦Agent工程运行机制,介绍20个核心概念。如Agent与ChatBot区别在于会‘做’;Harness是模型运行框架;Execution Model决定思考行动范式等,还给出各概念工程实践建议。
中美 NeoLab 对话:模型和 Agent 如何实现「持续学习」?
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上,AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈,探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案,还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
10个面向前端开发者的MCP服务器
MCP是Anthropic推出的开放标准,让大模型与外部系统交互。本文介绍10个面向前端开发者的MCP服务器,如Canva、Dart等,还提及实验性的Angular MCP服务器,阐述各服务器功能及对开发者的帮助。
抛弃预定义Tool,首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning,破31%涨幅
视觉推理任务中,传统多模态大模型依赖预定义工具,灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具,在多类任务中显著提升性能,实现范式跃迁。
AI 开发时代的“能力暴露与禁止空间”方法论:TPDD 与高层测试闭环
文章指出大模型加速软件开发范式演进,AI 深度介入开发带来新生产路径,但也放大风险。作者提出 TPDD 方法论,通过提前定义测试点与边界条件,平衡能力利用与风险控制,确保系统可控、安全、可持续。
突然发现,谷歌的 AI Mode “免费、全面”地开放了
上个月谷歌在 iOS 和安卓的 Google App 全面开放 AI Mode,现几乎对所有能访问 google.com 的地区免费开放。它基于 Gemini 2.5 等模型,能智能答问、对话交互,还植入 Agent 功能,变革搜索体验。
刚刚,ChatGPT支持MCP了!一句Prompt即可全自动化
今天,OpenAI官宣ChatGPT的MCP功能上线,仅Plus和Pro用户可用。MCP可让AI模型等标准化交互,使ChatGPT自动化程度大幅提高。官方Demo展示其强大潜力,网友态度积极,但功能仍有改进空间。
刚刚,好莱坞特效师展示AI生成的中文科幻大片,成本只有330元
AI领域发展迅速,视频生成能力提升。百度全球首发中文音视频一体化模型百度蒸汽机2.0,实现人物口型等毫秒级同步,多版本升级且价格有竞争力。实测效果好,技术上解决难题,还开创应用驱动研发范式。