「智能体工作流框架」共找到 4915 篇相关文章
像开发软件一样造世界，Agent2World来了，把世界模型做成可运行的符号环境
为让模型真正“能行动”，需可执行、可验证的符号世界模型，但现有自动生成路线有困局。研究团队提出 Agent2World，经实验验证有显著效果，能稳定产出高质量符号世界模型，开辟 AI 理解现实环境新可能。
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
从兼职工程师直接跳到CTO，他用两个月让一款 Agent 干掉60%复杂工作并放话：“代码质量与产品成功没有直接关系”！
金融科技公司 Block 的 CTO Dhanji R. Prasanna 分享公司 AI 转型经验。Block 在 8 周内部署 AI 智能体，推出开源 AI Agent 框架 Goose，能节省员工工时，还谈到组织变革、AI 应用及招聘等多方面见解。
京东AI一揽子开源！超多核心项目全开源，GitHub万star项目也有新进展了
京东系统性开源系列AI能力，从大模型到Agent等。JoyAgent 3.0升级，开源DataAgent和DCP模块；OxyGent多智能体框架让开发者自由组合。还有京医千询2.0等，意在推动AI在各行业落地。
反常识！GPT-5和Opus 4同时翻车：AI越强，越不爱用工具？
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验，让其开发工具。两模型表现出色，但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈，准确率超97%｜ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。
YC AI 创业营 Day 2：纳德拉、吴恩达、Cursor CEO 都来了
YC AI创业营第二天，微软CEO纳德拉、吴恩达等七位重磅嘉宾围绕AI技术、创业等话题分享观点，如不要将AI拟人化，智能体将成新一代计算机等，还给出产品开发、创业等方面建议。
最大的开源GraphRag：知识图谱完全自主构建｜港科大＆华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架，可自主构建知识图谱，无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式，构建了ATLAS系列知识图谱，经测试表现优异。
独家 | 华为天才少年楼燚航离职创业，要做 200B 以上的「具身大脑」
前华为“天才少年”楼燚航离职创立引力蓝移，定位构建具身大脑。其采用分层架构，认为具身智能Scaling拐点已至，规划了数据来源和模型参数规模。正与汇川合作，按24个月规划推进，面临产品验证挑战。