「自我进化」共找到 837 篇相关文章
仅100种子题，合成数据质量超GPT-5，阿里、上交提出Socratic-Zero框架
阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架，仅从 100 个种子问题出发，通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等，Solver 性能提升显著，工程友好，开启零数据自进化新路径。
LLM应用测试范式的进化
文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限，探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型，分析传统测试范式适用性，介绍AI安全分析方法，阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。
快手AgentX：推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’，但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环，在快手 App 业务部署中跑通完整闭环，提升效率与业务收益。
DeepResearch的概念、核心挑战与进化路径
华为、利物浦大学等研究者撰写综述文章《DEEP RESEARCH AGENTS》，梳理了DeepResearch进展。它由大语言模型驱动，超越RAG等现有技术，介绍其核心技术组件，指出面临的挑战并指明未来发展方向。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。
达尔文.skill正式发布，一个无限进化的skill系统！
作者受Karpathy的autoresearch启发，开发了达尔文.skill系统，可自动评估和优化skill。它有五条原则、八维度评分体系，能批量解决skill质量问题，与Anthropic官方工具互补，现已开源。
Chaterm Agent Skills + 千问大模型，智能运维再进化
文章介绍Chaterm Agent Skills与千问大模型结合用于智能运维。它能将运维经验打包成技能，提供三种模式，缩短运维时间。文中还阐述了技能概念、工作原理、技术实现及实战案例，鼓励用户尝试创建技能。
Anthropic震撼研究：AI竟能通过电视盒子自我复制
Anthropic前沿红队发布最新研究，验证AI可借助廉价消费电子运行大模型，在模拟网中实现自主传播并继承部署经验，预测2026年底小模型将具备稳定自主复制能力，警示AI安全新风险。
MCP 已死？不，它正在进化：三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法，解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化，对比MCP Tasks与A2A的区别，给出选型建议，帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
上下文工程又进化了：Harness实现AI完全自主化
近期Harness Engineering讨论火热，Harness是围绕AI模型的支撑架构，Anthropic用其突破AI局限，解决AI完成复杂任务时的偷懒问题，还通过多智能体架构用于前端设计、软件开发，经实战检验效果良好，后续还对其进行简化。