「多智能体学习算法」共找到 4837 篇相关文章
Meta正炼化老板：24小时不间断工作，扎克伯格真成机器人了
《金融时报》爆料，扎克伯格正将自己炼成“代理CEO”扎克bot，由其影像和语音数据训练，本人也参与其中。超级智能实验室攻克相关技术难题，Meta还开发“CEO Agent”，但项目上线或面临问题。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重，基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合，有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。
AI的记忆问题解决了！最强记忆基准99%的准确率
Supermemory团队构建的实验性AI智能体流程，在LongMemEval基准测试中达近99%准确率。其技术摆脱传统限制，以新方式处理信息。ASMR创新数据摄取和检索管道，有两种回答流程，团队计划开源代码。
谷歌北大联手学术版Banana爆火，论文图表100%精确生成
谷歌与北大联手推出学术版PaperBanana，能100%精确生成论文图表，美观度和逻辑清晰度超原版。它由5个智能体分工协作，经实验在各维度超越传统基线方法，已在GitHub获上千star。
分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛，中国模型主力选手们的 2026 预测
AGI-Next 2026活动聚集众多国内大模型核心人物，「海外独角兽」总结出40条重要判断。涉及模型分化、新范式（自主学习、原生多模态）、Agent、全球AI竞赛等方面内容，对AI未来发展趋势做出探讨。
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。
AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟
生成模型改变直播行业，但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2，通过智能调度和缓存机制优化，支持多GPU并行，可灵活调画质和延迟，实现实时直播。
Flash-Searcher：Web Agent的并行革命
当下Web智能体用顺序执行链解决复杂任务存在执行和信息利用率低的问题。为此提出Flash - Searcher，以DAG并行执行机制为核心，提升执行吞吐与速度，在多基准上表现优，代码已开源。
马斯克“巨硬计划”新动作曝光！从0建起算力集群，6个月完成OpenAI&甲骨文15个月的工作
马斯克“巨硬计划”新动作曝光，6个月从0建起算力集群，完成200MW供电规模。“巨硬”将基于Grok构建多智能体系统，自动化完成软件开发。Colossus II为此提供算力，马斯克亲自督战。
告别复杂提示词！蚂蚁新方式让AI自动理解你的个性化需求
蚂蚁通用人工智能研究中心自然语言处理实验室提出AlignXplore方法，通过强化学习让AI从用户行为归纳偏好并动态更新。该方法训练分两阶段，支持流式偏好推断，实验表现优异，是大模型个性化新尝试。