「训练数据合成」共找到 4011 篇相关文章
编程新王Composer 2.5来了,逼近Opus 4.7!成本仅为1/10
Cursor推出全新AI编程模型Composer 2.5,在部分编程基准测试上接近Claude 4.7 Opus和GPT - 5.5,运行效率最高提升10倍,成本仅为竞品一小部分。其采用定向文本反馈RL等机制,还与SpaceXAI合作冲击百万H100集群算力。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式,但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS,将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all,实验效果佳。
玩转智能体协议:谷歌开发指南教你拼出工业级AI应用
谷歌两篇开发指南拆解六大前沿开放协议核心代码,从开发者挑战赛提炼五条架构法则。介绍各协议用途,如MCP消除重复劳动,A2A规范智能体通信等,阐述协议协同运作及架构法则助力工业级智能体应用开发。
量子位专访楼天城:AI是匹脱缰野马,Harness是这个时代最关键的能力
量子位专访小马智行CTO楼天城,他认为AI如脱缰野马,Harness是关键能力。小马智行发布PonyWorld世界模型2.0,人类不再是中心,AI成总教练,能自我诊断和定向进化,还探讨了诸多自动驾驶及AI相关问题。
字节最火的开源Agent项目,如何思考Agent的自我进化?
4月5日,LangChain创始人Harrison Chase阐述对Agent自我进化的思考,认为Agent系统可在Model、Harness、Context三层持续进化。知名开源框架DeerFlow联合作者Daniel也补充了团队思考。
目标更重要?国内公司超越Generalist,进化到动作中心世界模型
具身智能圈被Generalist CEO长文刷屏,其称目标比工具标签重要。但国内极佳世界未停于概念争辩,开源“以动作为中心的世界模型”GigaWorld - Policy,重构具身智能底层逻辑,在多方面表现出色。
比 BeautifulSoup 快 784 倍!这个自适应爬虫框架,我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling,它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题,具备极速爬取、自适应解析等核心功能,适用于电商数据采集等场景,还给出使用方法和项目地址。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」,聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉,CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司,切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色,而机器人缺乏因果推理能力,原识之智项目已获顺为资本早期投资。
硬核拆解 Hermes-Agent:自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。
文章围绕Hermes - Agent展开,指出多数Agent缺乏自学习能力,而它试图跨越这一鸿沟,能自动“写手册”(Skill)。介绍其架构、安装配置,通过代码审计任务演示自学习过程,并解析Skill机制,为生产级Agent提供新思路。
24K+ star!AI 专用无头浏览器,快11倍、内存省9倍!
Lightpanda是专为AI代理、网页抓取和自动化测试而生的开源无头浏览器,用Zig语言重写核心引擎。官方称其速度比Chrome快11倍,内存占用仅为1/9,兼容主流自动化库,目前处于Beta阶段,已获24k+ Star。