「多阶段推理系统」共找到 4073 篇相关文章
给Agent加上知识图谱，开源版Palantir
Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层，能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。
1.5K Star！网页提取神器 webclaw：让 AI 精准抓取网页核心内容！
webclaw是专为AI工作流打造的高性能网页提取工具，能把网页转成适合大模型的内容。它有Token优化、极速响应等亮点，支持多种安装和使用方式，解决了传统抓取工具的痛点。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
Anthropic顶级Claude模型被逆向开源，这几个模块借鉴了DeepSeek
22岁开发者逆向开源Anthropic的Claude Mythos Preview模型架构，名为OpenMythos。其核心模块借鉴DeepSeek，采用带混合专家路由机制的循环Transformer，有独特设计和稳定机制，重新框定扩展性争论。
OpenClaw代码越改越崩？新研究EvoClaw揭示：Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw，揭示AI在持续开发场景下表现不佳，成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力，提出DeepCommit重构演进历史，分析各模型在持续演进中的局限与问题。
东方理工团队提出HiDrop：重构MLLM计算路径，压缩90%视觉Token实现2.2倍加速
东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
24个Agent工作流框架用哪个? 11个维度全面评测
LLM发展推动自然语言理解进步，国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度，对24个智能体工作流框架全面评测，给出关键结论，还提及优化策略、应用领域等。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。