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DeepSeek大招曝光?梁文峰督战超级智能体:能自主学习,或年底发布
据彭博社爆料,DeepSeek正开发AI智能体,打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统,年底发布。此前DeepSeek R1表现出色,曾推动开源发展,此次新动作彰显竞争决心。
高效智能体的「幕后推手」是谁?一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升,业界关注智能体落地,而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述,从记忆、工具学习、规划三机制出发,还谈及基准评测、挑战与展望。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
大模型赋能的具身智能:自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径,但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习,还将‘World Model’纳入统一框架,为研究者提供路线图。
最新智能体自动操作手机电脑,10个榜单开源SOTA全拿下|通义实验室
通义实验室推出Mobile - Agent - v3智能体框架,在多核心榜单获开源最佳。它能完成复杂任务,在多智能体框架中灵活切换角色。团队搭建云环境基建,从多维度构建数据,用强化学习和多智能体协作提升其性能。
对抗协作+原型学习!深北莫FedPall开源,联邦学习破局特征漂移,准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法,结合原型对比与对抗协作学习,在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移,在多个公开数据集表现出色。
三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状,提出其技术演进需找三类Reward,还介绍相关概念、DeRisk架构,给出实践案例并将开源技术产品。
智能体时代的强化学习:AReaL 框架与 Agent 最佳实践
本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践,阐述强化学习与大模型联系,指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键,强化学习是 Agent 技术核心,还分享团队成果与经验。
GAIR Paper 105|离线强化学习新突破——ROMI:破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局|ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习,指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法,引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制,在多基准任务上超越基线算法。
图灵奖得主Sutton再突破:强化学习在控制问题上媲美深度强化学习?
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域,提出Swift - Sarsa算法,还设计操作性条件反射基准测试。实验显示,结合预处理方法,其性能或媲美深度强化学习。