「多模型 Agent」共找到 10860 篇相关文章
腾讯提出Vision-SR1：让模型真正学会“看图思考”，而不是“蒙答案”
视觉语言模型（VLMs）存在视觉幻觉和语言捷径问题，限制其可靠性和泛化能力。腾讯提出Vision - SR1训练方法，通过推理分解和自我奖励机制，不依赖外部监督，提升模型视觉感知和推理可靠性。
大模型狙击黑产：挚文集团社交生态攻防实战全揭秘
挚文集团生态技术负责人李波在AICon大会分享大模型在社交生态落地实践。介绍集团生态问题，提出构建治理框架，还阐述多模态大模型研发方案、细粒度用户画像建设及审核侧应用，最后总结现状并展望未来。
AI遭遇灵魂拷问！这道题所有模型集体翻车，网友：我也不会啊
图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。
扩散语言模型扛把子LLaDA迎来新版本，数学、代码、对齐能力均提升
中国人民大学与蚂蚁集团团队基于前期 8B 扩散语言模型 LLaDA，提出方差缩减的偏好优化方法 VRPO，推出 LLaDA 1.5。它在数学、代码、对齐任务上性能提升，VRPO 为扩散语言模型对齐提供框架。
苹果在WWDC提到的本地模型，这家公司把它提速了220倍
苹果在WWDC开放本地语言模型API，让iPhone等有了“AI大脑”，但开发者面临模型运行慢问题。国产团队面壁智能发布MiniCPM 4.0，端侧处理长文本提速惊人，从多层面创新实现，还补上推理框架缺口。
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。
TypeScript“杀疯了”！60% 到 70% YC 创企用它构建 AI Agent，赶超 Python 有戏？
近日，Mastra AI 创始人称约 60 - 70% 的 YC X25 Agent 公司用 TypeScript 构建 AI Agent。该语言受欢迎是因其静态类型、IDE 集成优势，能提高生产力。虽 Python 仍是 AI 开发主导，但 TypeScript 正受关注。
Mintlify 做的开发者文档，如何成为 Coding Agent 生产和消费的第一波内容？
Mintlify 是 AI-native 开发者文档工具，抓住“文档读者从人类扩展到 agent”的变化，提供美观文档站和 agent 友好功能。今年 4 月完成 4500 万美元 B 轮融资，但面临竞争，优势或被稀释。
明略科技吴明辉：企业级Agent的“精度陷阱”与人机协同重构之路
2025 年 12 月 19 日，明略科技创始人吴明辉在 AICon 大会分享《可信 Agent 的规模化之路》。他指出企业级 Agent 存在“精度陷阱”，建议重新设计人机分工，让 AI 执行 Task，人定义目标、校验结果、审计逻辑。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。