「多Agent并行推理」共找到 4601 篇相关文章
1.5B刷新数学代码SOTA！快手&清华精细化Token管理，LLM推理能力飙升
快手与清华团队用1.5B参数小模型在推理基准上超越同量级SOTA。其Archer方法通过精细化Token管理，对知识型和推理型Token差异化训练，让知识和推理同步更新且互不干扰，在数学和代码任务表现出色。
Meta这两篇最新Agent Learning论文，有些意思！
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文，从‘如何低成本获得高质量经验’出发，形成技术链，为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图，还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域！最新法律AI评估标准来了，抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。
我只推荐这5个！24个开源Agent/Workflow框架大比拼！
文章围绕《A Survey on Agent Workflow》展开，介绍了Agent Workflow概念、与Multi - Agent差异、核心组成及Agent角色。对24个主流框架进行对比，还给出不同场景下的框架选择建议，指出当前框架缺乏统一标准。
DeepSeek 官宣V3.1：迈向 Agent 时代的第一步！
DeepSeek 官宣发布 V3.1，称这是迈向 Agent 时代第一步。其有混合推理模式，Agent 能力全面进化，API 也全面升级，支持 Anthropic API 格式。还继续开源，9 月 5 日起调整价格，社区反响热烈。
近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
深度实测「豆包工作」+飞书：目前最接近企业Agent终局的答案
「豆包工作」作为面向生产力场景的Agent产品正式发布，与飞书深度打通，给出了目前Agent进入组织的最佳答案。主流办公Agent基础能力趋同，企业上下文正成办公Agent分水岭，豆包工作+飞书优势明显。
未来，你的 Agent 怎么付钱？
借 a16z 文章，探讨 Agent payment 领域进展。实现 Agent 自主支付是未来关键方向，现已有迹象且部分企业推出解决方案，但 Agent 处理支付尚未真正自主，还面临角色范围、欺诈、责任归属等难题。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
给 Agent 接搜索功能，有哪些「坑」需要特别注意？
搜索是AI产品标配，但给AI接搜索不易，给人用和给AI用的搜索差异大。信息检索质量影响Agent推理与任务完成度。邀请小宿科技相关人员聊给Agent接入搜索能力，10月30日20点线上闭门活动可扫码报名。