「多智能体协调」共找到 6473 篇相关文章
10K Star!这个 AGENTS.md 开源项目太赞了,AI 编程助手彻底悟了!
AI 在看 README 时理解能力差,被戏称“智商只有三岁”。AGENTS.md 是专门写给 AI 编程智能体的文档格式,已获 10K Star,可助其理解项目,还介绍了与 README.md 的区别、使用方法等。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。
长上下文快2.9倍,解码快6倍:Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型,是混合线性注意力架构,核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题,在多任务测试表现出色,还开源相关资源,推动高效长上下文模型研究。
让LLM扔块石头,它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。
腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。
蚂蚁专用模型超越o3!仅用2K训练样本刷新医疗AI榜单纪录
蚂蚁集团联合团队发布《MedResearcher-R1: Expert-Level Medical Deep Researcher》报告,其医学AI智能体MedResearcher-R1用2100条训练样本在医疗基准测试反超通用大模型,靠数据、工具、训练方法三大创新实现突破。
「All in AI」的 Shopify,分享了他们的全员 AI 落地实践,全是干货
Shopify 三个月前决定「All in AI」,副总裁 Thawar 分享公司引入 AI 的策略、提升效果与三个「反直觉」见解。如全员无差别用 AI、让 AI 展示思考过程、重视新手等,还给出多个工作流案例。
Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架,实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式,无需依赖噪声分布等,在多任务上媲美或超最优算法,训练成本低、速度快,还能适配多任务。
刚刚,AI科学家Zochi在ACL「博士毕业」,Beta测试今日上线
Intology宣布AI科学家Zochi论文被顶会ACL主会录用,成首个独立通过A*级别会议同行评审的AI系统,还开放Beta测试。其研究成果显示语言模型安全措施或有不足,Zochi工作成果多且质量高。
登上 GitHub 日榜 TOP5,收获 1.2 万标星的自动剪辑视频开源工具。
video-use是browser-use团队开源的自动剪视频项目,登上GitHub日榜TOP5、获1.2万标星。它改变剪辑交互方式,让用户描述意图,有智能剪辑、调色等功能。技术亮点是双层读取系统,成本和效率更优。