「深度研究智能体」共找到 5352 篇相关文章
个人电脑也能进行智能体RL训练？尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。
上交×蚂蚁发布 DiagGym：以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架，构建面向医学诊断的世界模型DiagGym，训练诊断智能体DiagAgent，还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型，代码等已开源。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
重磅发布 |多智能体协同驱动，新一代流体力学工业软件平台正式亮相！
2025年11月29日，第四届智能流体力学产业联合体大会上，西北工业大学等联合发布“多智能体协同驱动的新一代流体力学工业软件平台”，解决流体设计仿真瓶颈，含完整体系，有多项关键技术及典型应用场景。
CES 新爆款！追觅具身智能扫地机，打破「人形唯一论」
CES上，追觅具身智能扫地机成爆款，它打破“人形唯一论”，采用四足轮腿和双臂结构，能完成多种家务及养老关怀功能。它基于深厚积累且研发投入高，有望成家庭具身智能优选。
星海图高继扬：具身智能下半场，应用为王
星海图CEO高继扬在AGI Playground大会分享具身智能观点，认为2026年是下半场，核心是应用。具身智能发展慢因缺高质量数据和合适本体，未来产品形态或为‘整机+预训练模型+后训练工具’，下游将形成大生态。
The Batch: 843 ｜ Meta 的智能眼镜愈发清晰
Meta公布Aria第二代智能眼镜平台，其亮点在于增强现实等研究领域能力。该眼镜体积小、续航久，内置多传感器，能实时解读多方面信息。研究人员今年晚些时候可获设备，其数据或为多领域开辟新路径。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人
2025年成AI智能体元年，国务院提出目标，市场规模爆发增长。但企业部署面临“效能黑箱”，智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，现公开征集起草单位和个人。
刚刚，小扎成立「超级智能实验室」！11人豪华阵容曝光，华人占多半
小扎官宣Meta「超级智能实验室」（MSL）成立，合并内部三大AI团队，28岁Alexandr Wang任首席AI官，公布11人豪华团队名单，团队多来自谷歌、OpenAI等大厂，目标开发超级智能。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。