「安全推理」共找到 2897 篇相关文章
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
AI摧毁就业？DeepMind CEO：这是一场比互联网更猛的职业洗牌
谷歌DeepMind CEO Hassabis认为AI虽可能颠覆职场，但会创造新工作，提高生产力。他强调学习STEM、上手AI工具的重要性，也指出AI缺乏“安全护栏”，需全球公约监管，还乐观期待AI让人类不再自私。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
Learning from peers！让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率
当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”，推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架，设计三种路由策略，实验显示小模型能借此超越大模型，开创了多种可能性。
Meta开源Muse Glimmer，30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数，能跑在Mac或PC上，多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理，接受文本与图像交错输入，用途广泛。
从“会用”到“驾驭”：AI Coding 进入生产环境的真实碰撞
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目，邀网易游戏林香鑫等探讨 Coding Agent 重构软件工程环节。嘉宾分享了 AI Coding 在生产环境的变化、MCP 等概念作用、代码质量保障、Agent 权限及 AI 原生研发体系建设等观点。
YC 开源自家 Harness，3 天斩获 3.9k Star，QM 如何划清 Agent 的权限边界
YC开源的QM项目上线3天获3.9k GitHub Star，定位企业级Agent Harness，解决AI规模化落地管理难题。它补齐企业团队刚需能力，设计贴合企业规则，解决隔离与协作、权限管理问题，顺应行业从拼模型到搭骨架的转变。
翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」，DeepSeek崔添翼转发附议
前OpenAI安全副总裁翁荔新博客探讨AI自进化，提出从Harness开始的现实路径。DeepSeek崔添翼转发附议，认为Harness方向自进化很可能出成果。翁荔梳理研究，展示优化递进趋势，也指出实现递归自我改进存在的瓶颈。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。
ACL 2026｜Doc-V*：读100页文档不如只翻对5页，80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。