「数据驱动代理模型」共找到 3142 篇相关文章
红杉中国推出 Agent 基准测试「xbench」，双轨评估体系，关注 AI 真实场景的效用
红杉中国开放AI和Agent基准测试工具「xbench」，采用双轨评估体系，构建多维度测评数据集。首期发布两个核心评估集并排名，提出垂类Agent评测方法论。该工具旨在解决现有评估问题，关注AI真实场景效用。
40位数学家组成8队与o4-mini-medium比赛，6队败北
Epoch AI安排40位数学家组成8支战队，与OpenAI的o4 - mini - medium模型对决，考题来自高难度的FrontierMath数据集。结果AI以6:2击败人类，不过Epoch AI认为AI未明显超人类，但很快会达到。
AI全面爆发后，企业正在悄悄争夺知识库入口｜甲子光年
AI幻觉问题让企业意识到通用模型在专业场景的局限，需构建企业级知识库。腾讯在峰会上宣布升级知识库产品，乐享知识库通过AI赋能解决数据整合、更新等痛点，未来知识库将与业务深度联动。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
一分钟做3D音符版“跳一跳”，Flowith成通用Agent新“必玩王者”丨TIP 003
Flowith作为较早出海的AI产品，以自由画布+通用Agent组合出圈。其Neo版本技术功能强，产品服务有亮点，如不限DeepResearch任务、以人为主的智能代理、回答速度快等，虽有不足但未来值得关注。
ICRA 2025｜通用多机器人长时任务规划框架破解任务分配难题，成功率+105%、效率+36%
2025年5月，美两校联合团队在ICRA 2025发布LaMMA - P。它融合大模型与PDDL规划器，解决异构多机器人长时任务分配难题，在新基准数据集上，相比SMART - LLM，任务成功率提高105%，执行效率提升36%。
参数量暴降，精度反升！哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA
哈工大（深圳）和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN，能处理点云数据下游任务。它替代MLP，有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite，降参保量。实验表现出色。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。