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AAAI 2026|AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」,像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下,开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法,构建AP2O - Coder框架,借鉴人类学习模式,经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率,还适配通用模型。
自构建智能体:一项 LangChain4j 实验
作者将LangChain4j文档交代码助手,让其参照构建智能体,设计多智能体系统编写、测试和调试代码。实验展示了LangChain4j优势,还对比监督者和工作流两种智能体实现模式,揭示速度与自主性权衡关系。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己,通过部署时学习进化,不动模型参数,将经验写进技能库。经测试,在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升,与OpenClaw等定位不同,有多种部署方式,不绑定模型。
新瓶旧酒or涅槃重生?操作系统的 AI 进化终将走向何方?
本文基于「AI 进化论:智算时代 OS 的破局之路」直播实录,解码 AI 时代 OS 破局之道。探讨国内外 OS 的 AI 进化差异、内核价值重构、技术跃迁、算力适配等,还提及未来趋势、Agent 生态挑战及 OS 进化关键。
也许,该庆幸在这个时代被裁员
文章借一位失业者基于AI做产品的感慨,引出对GPT - 5发布的讨论。GPT - 5升级后被中外用户吐槽没人味,OpenAI 24小时内恢复GPT - 4o访问权限,还推出三种响应模式,这引发了对AI与人关系的思考。
“不爱龙虾爱马仕”,为什么Hermes比OpenClaw更值得
文章对比了Hermes Agent和OpenClaw,Hermes由Nous Research出品,开源免费,安装便捷,支持多模型。其核心是闭环学习循环,能自我进化,技能可自动生成和更新,记忆系统更优,在多场景有优势,安全设计好。
别让故障复盘流于形式:用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题,借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent,包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案,还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等,最后给出实战案例。
不再“纸上谈兵”:大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇,探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验,如选模型考量因素、AI Agent 创新等,还提及 MCP 应用与未来展望。
英伟达新研究:小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出,大模型在Agent任务中消耗大量计算资源,成本高、效率低、灵活性差,而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务,但落地面临挑战。
机器人浓度最高的一届春晚后,具身智能离走进千家万户还有多远?
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨具身智能落地卡点。专家认为其虽面临模型泛化、数据采集等难题,但发展乐观。工业场景对通用性需求不大,Agent 架构或成关键,数据和物理交互等方面也有挑战。