「自我参照加工」共找到 339 篇相关文章
陪5岁小朋友玩到黔驴技穷，我用一张照片给他做了个汪汪队手办。
作者陪5岁小朋友玩时，用一张照片结合Hi3D网页和3D打印技术做汪汪队手办。介绍了3D建模、格式选择、代加工等全流程，还分享了成本控制和上色等经验。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远？斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论，但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路，构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’，研究发现很多模型推理不严谨，还给出两个提升准确率的办法。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
浙大开源HugAgentOS：三引擎一体自进化，每步可归因/回放/回滚
过去一年，Agent任务执行能力提升，但不会自主积累与进化。浙大开源的HugAgentOS把Harness拆成三个可自我成长的引擎，设归因和本体两道关卡，解决经验成能力等问题，还覆盖智能体完整链路。
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
能进化的Skill，才是好Skill~
2026年，我们追求“越干越好”的Agent。AutoSkill和XSKILL两篇论文指出，静态的Skill只是高级Prompt，能自我进化的Skill才是真正的数字资产，还介绍了两者的设计、优势及未来Skill的标准形态。
告别「边画边说」：LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。
解决智能体手工构造难题！ 浙大&腾讯提出 ReCreate，从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架，不依赖手工设计，让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向，有三重设计，实验显示能提升多领域任务通过率、降成本，未来或开启AI“自我制造”时代。