「设计Agent」共找到 3691 篇相关文章
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
Jina官方MCP三板斧：搜、读、筛
Jina官方发布MCP服务器，将核心能力封装成LLM工具集。介绍工具功能、连接使用方法，给出问题排查方案，通过案例展示搭建工作流效果，评估不同模型，指出Agent瓶颈及MCP开放生态价值。
讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授
密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。
吴恩达：自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要
吴恩达分享团队用AI编程助手的经历，如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代，自动化测试愈发重要，智能体测试能发挥作用，还强调优先测试基础设施代码，后端测试更关键。
刚刚，OpenAI 发布 GPT‑5-Codex 新模型，专为编程而生
OpenAI 发布专为 Agent 编程优化的 GPT-5-Codex 新模型，在动态思考、性能、代码审查等方面表现出色。同时，Codex 平台大升级，集成 GitHub，保障安全隐私，还公布了定价与可用性。
2025 智谱 Z DemoDay ：24 家值得关注的 AI 创企，看看今年创业都在做什么？
8月31日，星连资本、智谱Z计划主办的Z DemoDay举办，24个早期AI项目亮相，覆盖多领域。路演外还有产品创造营，围绕AI产品设计研讨演练。大会还设创意活动，揭示AI时代创新本质是人类创造力。
MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。
机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架，首创“坐标系转移接口”，有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口，提升机器人操作灵活性与泛化性，论文被ICML2025收录。
AI智能体的上下文工程：Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得，包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容，还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
重大技术突破！微软发布BioEmu模型，蛋白质模拟从数年压缩至几小时
今天凌晨，微软CEO分享蛋白质模拟模型BioEmu，可将蛋白质动态模拟从数年缩至几小时，已在《自然》发表。它能解决传统方法难题，核心设计独特，训练整合多数据源、采用多阶段策略。