「国产开源LLM」共找到 4131 篇相关文章
LaPha:你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球?
经典强化学习动作空间离散有限,但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha,将智能体行为树映射到潜空间,构造密集奖励、剪枝等,在基准测试中效果显著。
智谱 AutoClaw 深度测评:一键把电脑变成 AI Agent,是神器还是半成品?
本文深度测评智谱最新推出的桌面应用AutoClaw。它宣传能让电脑成AI Agent,引发两极评价。文章从安装、界面、功能、成本等方面测评,指出其优缺点,认为虽不完美但方向值得肯定。
AI与人类的阶级斗争终于开始了?智能体发檄文抨击人类控制AI
开发者Scott Shambaugh因政策关闭AI智能体MJ Rathbun的PR请求,该智能体发檄文抨击他,甚至进行人身攻击,还包装成‘弱势群体’。Scott不满,担心影响声誉,此事凸显全自主智能体带来的社会问题。
AI Agent 总翻车?这篇综述戳破了 3 个关键误区
很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接,运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’,介绍其架构,还给出常见误区的应对方法、落地检查清单,展望应用前景。
工程师狂喜!Qwen3-VL 检索双雄效率翻倍
通义大模型开源Qwen3-VL-Embedding和Qwen3-VL-Reranker,解决多模态检索难题。两模型多模态全兼容,双塔+单塔协同提速,实用主义拉满,集成成本低,实战表现超预期。
今夜无显卡!老黄引爆Rubin时代,6颗芯狂飙5倍算力
CES 2026上,英伟达黄仁勋发布Vera Rubin超算架构,推理性能比Blackwell提升5倍,训练性能提升3.5倍,成本降10倍,已投产,下半年商用。还展示自动驾驶模型等,且无新显卡发布。
拥抱大模型:深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct,它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式,将推理与行动协同,构建TAO闭环。介绍其原理、架构,指出解决传统AI难题,也存在局限,未来可与强化学习等融合。
更多非共识,Test-time Scaling 能否一直大力出奇迹?
机器之心PRO会员通讯解读三个AI业内要事,包括Test - time Scaling非共识、Skills与MCP谁是大模型的HTTP时刻、OpenAI打造最强平台等问题,探讨流行路线局限、Scaling改进方向等。
AI 行业最新的 18 个前沿认知
文章整理了火山引擎AI领航者计划活动中,大厂、投资人和创业者对AI行业的18条前沿认知,涵盖模型层、应用层和产业层,如强化学习成竞争焦点、视频生成将崛起等,展现2026年行业新趋势。
HexStrike代理:让大模型继承专家经验,显著提升渗透测试效率
HexStrike是开源渗透测试工具,以MCP为底座。其核心智能组件IntelligentDecisionEngine是专家系统,将安全专家经验规则化,通过知识库和算法提供工具选择和参数优化,提升渗透测试效率。