「研究智能体」共找到 4990 篇相关文章
千元手机也能离线爽跑谷歌Gemma 4,太酷了!
谷歌推出开源APP `Google AI Edge Gallery`,可在手机离线运行开源大模型,如Gemma 4。它数据不出本地,玩法多,支持中文交互。虽有局限,但已超模型演示范畴,展示AI本地智能趋势。
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM,机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测,在提升推理速度同时,提高规划成功率,如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
AI记忆革命爆发!Clawdbot如何像大脑般记住一切
2026年初开源个人AI助手Clawdbot引爆社区。它可本地运行、集成聊天平台、自主处理任务,有长时记忆和任务执行能力。AI研究工程师Manthan Gupta复盘其记忆机制原理,涉及上下文、记忆存储、搜索等内容。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,让AI“读懂人心”。其框架分三阶段,还有动态社交记忆,在多基准测试表现出色。
2025年了,AI还看不懂时钟!90%人都能答对,顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力,人类平均准确率89.1%,11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性,分析了可能原因,还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
AI驱动前端重构:10天完成3000+行复杂组件的跨端复用实践
本文分享阿里团队实践,用AI开发工具Cursor结合Claude模型,10天重构超3000行前端组件实现跨端复用。介绍代码辅助、测试用例生产、代码智能生产经验,提出新开发范式,强调规范和人工校验重要性。
当大模型陷入幻觉循环,如何用工程化给它“立规矩”?
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”,指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序(HOP)框架,为大模型注入规则,还开源此框架,其在多行业场景应用效果良好。
强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态大语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
0day漏洞量产?AI Agent“生产线”曝光
本文探讨AI Agent如何通过多智能体协作系统打造0day漏洞“生产线”,实现自动化漏洞检测。经测试和实战验证,Agent在复杂代码和大型项目中表现超传统工具,提升了漏洞识别效率与准确性。
Claude、GLM、GPT谁才是真正的AI软件工程师?首个持续更新Visual Spec-to-App Benchmark发布
近年来,Coding Agent 发展迅速,「AI 软件工程师」渐成现实。但目前缺少系统评测其从设计稿开发产品能力的公开 Benchmark。为此,多校研究团队推出 VISTA,可多维度评测 Coding Agent 开发能力,且持续更新。