「多Agent系统」共找到 6989 篇相关文章
测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。
破防了！全球顶尖AI惨败，人类最后防线竟是「重启试试」？
GSMA联合权威组织发起全球电信AI故障排查挑战赛，吸引超1000支队伍。赛事依托权威评估框架，设丰厚奖励，分多个赛道，还将开展智能体任务，预示电信运营模式重构。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
GPT-5.2连肝7天，300万行代码造出Chrome级浏览器
Cursor的CEO让GPT - 5.2连续运行一周，产出300万行代码，从零构建Chrome级浏览器。还介绍不同模型长任务表现、多智能体协作架构，指出这将颠覆软件开发经济学。
5.6K Star！原本付费现在开源！本地版“ElevenLabs”，视频翻译+声音克隆全免费！
今天给大家安利GitHub上开源神器Voice - Pro，它原本是商业付费软件，因团队无暇管理而开源。整合多个先进语音模型，将视频处理流程打包成本地软件，免费且功能强大。
5.3 万人收藏的开源版 Claude Code 彻底起飞了，GLM-4.7直接免费用。
近期AI编程界，Claude Code虽好用但对小白不友好。而开源神作OpenCode爆火，Star数达53K。它把‘选模型’进化成‘选员工’，有图形化界面，还集成可靠模型，支持并行运行，社区有强大插件。
GPT-5-Thinking新训练方法公开：让AI学会忏悔
OpenAI提出忏悔训练Confessions，让ChatGPT自己“坦白从宽”。在GPT - 5 - Thinking上实验有效，模型犯错后多会坦白，且更诚实，不影响原任务表现。还介绍了训练方法、实验结果及局限性。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
MCP可能并不必须！
在大家将MCP奉为Agent工具协议标准时，Mario Zechner博文提出不同观点，认为很多情况下无需MCP。作者结合自身经验认同此观点，分析了MCP现实困境，介绍简单替代方案及优势。