「类LLM机制」共找到 1976 篇相关文章
给 OpenClaw 再加一道安全护栏
为保障智能体安全，开发了SKILL，覆盖安装前到运行中的全生命周期。安装前进行九类风险检查，运行时有guard机制，从六个方面看风险，设四层风险分级和输入信任等级，目标是让智能体更可控。
超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。
Andrew Karpathy最新访谈：RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年，将带来2%的GDP增长
Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年，目前算法有缺陷；强化学习虽有问题但必要；分析了 LLM 局限，探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
字节跳动李航博士新作：AI智能体的通用框架
字节跳动李航博士在JCST发表观点论文，提出涵盖软件和硬件智能体的通用框架。该框架以完成任务为目标，依赖LLM，用强化学习构建。文章还探讨了与大脑机制关联、未来研究方向等。
线性注意力回归！Kimi新模型引爆，MiniMax却悄悄换回传统架构
LLM领域线性注意力机制正在回归，工程实践主要由国产模型推进。早期线性注意力因牺牲精度未获主流认可，今年下半年多个国产模型采用其变体，MiniMax却又换回传统架构，Kimi新模型带来新解法。
深度长文解读 “世界模型” ：在虚构与真实交接之处凝视未来
本文深入解读“世界模型”，虽无明确定义，但从目的出发分为表征和生成两类。前者含生物大脑、视觉和语言中心预测；后者有基于规则模拟和数据驱动生成。还探讨LLM是否为世界模型，指出各类模型相辅相成。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。
Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一
OpenAI发布Open Responses开放规范，获Hugging Face等支持，为智能体式AI工作流制定统一标准，减少API碎片化，支持多模态输入等，引发行业对厂商锁定和生态成熟度的讨论。