「多Agent架构」共找到 7130 篇相关文章
美7000万人或被取代,Agent光速卷入职场!北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员,构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配,工人对AI态度不一,还揭示未来人类技能变化趋势。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking,根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳,论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式,用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中,AMPO表现超GPT - 4,省时高效。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
旅行 AI 告别只会做规划的平庸时代,飞猪帮帮决定让 Agent 做履约
8月10日,飞猪推出新一代旅行AI“飞猪帮帮”,能力覆盖旅行全生命周期。它将用户需求分为“帮我想、帮我订、帮我办”,利用Qwen模型后训练,结合多种校验手段,让AI从提供信息到进入履约环节。
00后下场整顿Agent:啥都不学就能用好AI,这才是正确打开方式
AI圈模型变强但使用门槛变高,00后团队打造的胖鹅AI以低提示词为卖点,实测在生成视频、数据看板网页等方面表现出色。其核心是SOP体系,让AI适应人的习惯,降低使用门槛。
700多个「坏模型」喂出AI测谎仪?Anthropic审计神器让AI自曝黑料
Anthropic故意训练近700个「有问题」模型,训了LoRA适配器(IA)让模型自报家门。IA在AuditBench平均成功率59%,但也存在幻觉、成本高、训练分布无指南等局限。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来?谷歌新研究:模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁,谷歌等机构研究指出,推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”,还提出利用“群体智慧”新方向,并介绍了研究方法、实验结果等。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来?谷歌新研究:模型内心多个角色吵翻了
谷歌等机构研究指出,推理模型能力提升源于‘思维社会’,即模拟类多智能体交互结构。如 DeepSeek - R1 等在推理中展现高视角多样性,对话特征能提升推理准确率,还提出利用‘群体智慧’新方向。
Claude Code 更长更快!Agent能自己管项目了!从 Todo 升级到 Task
上周Claude Code团队更新任务清单系统,从「记事本」升级为「项目管理系统」。因模型能力增强,需求变复杂,原TodoWrite无法满足,新Task系统解决了任务依赖协调问题,支持复杂项目。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。