「多模型协作」共找到 9966 篇相关文章
让RAG真正读懂“言外之意”!新框架引入词汇多样性,刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架,将词汇多样性引入RAG检索与生成,解决现有方法痛点。它有两大创新模块,实验在多基准提升准确率,还将在多模型上增益,代码即将开源。
从「记忆解题」到「深度推理」:港科大推出首个本科数学动态评测基准 UGMathBench
港科大团队发表在 ICLR 2025 的研究 UGMathBench,是首个本科数学动态评测体系。它涵盖 16 个学科领域,通过变量扰动创建多版本试题,引入创新指标评估模型推理能力,测试结果揭示了当前模型短板。
openJiuwen社区首发Team Skills,定义Coordination Engineering新范式
文章围绕多智能体系统协作问题,指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式,通过Agent Team、Team Skills等能力,解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题,并以旅行规划为例展示实战效果。
国产AI拿下国际物理奥赛金牌,13项顶级竞赛豪取12金1银,划重点:开源
上海人工智能实验室团队推出开源模型家族P1,在IPhO 2025理论考试中,P1-235B-A22B成首个达金牌线的开源模型。引入PhysicsMinions后成绩提升,在HiPhO基准排名第一,且全链路开源。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
6个Agent组团Vibe Gaming:自己生成、试玩、修Bug
过去大模型生成的游戏虽代码能跑,但常陷入“可玩性黑洞”。Spellcaster让多个专用Agent协同处理,形成“生成—运行—检查—修复”循环。目前能快速生成多种游戏原型,未来将用世界模型直接生成画面。
超10万亿Tokens的高质量数据集是怎么炼成的?专访中国电信天翼AI阮宜龙
中国电信天翼AI打造超10万亿Tokens高质量数据集,依托星辰MaaS平台构建“数据—模型—服务”闭环。其与研究院推进技术研发并落地产品,建“三全”星辰大模型体系,还在多行业展现应用价值。
3B激活参数!商汤绝影Sage登顶PinchBench,端侧第一
商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中,以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B,算力需求低,还具备多项实用场景能力,靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。
世纪反转:“安卓爹”谷歌成 iPhone“大脑供应商”?曝苹果每年掏70亿换定制Gemini,明年上线新Siri
彭博社报道苹果将与谷歌合作,每年付约10亿美元获定制Gemini用于升级Siri,计划明年春季推出。谷歌模型参数远超苹果现有模型,能让Siri功能更强大,且运行在苹果私有云。
UniSteer用机械臂「拼豆」:让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)是机器人操作重要基础模型,但复杂任务成功率低,真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer,将人类纠正转换成噪声监督,在多任务测试中提升了成功率。