「后训练范式」共找到 4455 篇相关文章
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
摩尔线程科创板IPO注册获批
10月30日，摩尔线程科创板IPO注册获证监会许可，是科创板‘1+6’改革后高效完成注册的硬科技企业。其从受理到过会仅88天，构建智算产品线，夸娥万卡智算方案优势明显。
颤抖吧，Bug！OpenAI放出GPT-5「夜行神兽」，命中92%漏洞
OpenAI推出用GPT - 5找修安全漏洞的智能体Aardvark，处beta测试阶段。它开创‘防御者优先’范式，实战识别漏洞率达92%，能强化安全体系。其工作原理独特，与传统技术不同。
焦虑的贝索斯，决定先裁30000人
亚马逊启动史上最大裁员，先裁14000人，明年或再裁。表面因疫情后人员冗余，实则源于AI军备竞赛压力，AWS优势缩小。公司还计划用机器人替代超50万员工，中层和初级岗位受冲击大，H - 1B员工处境艰难。
南华期货 x TencentOS：如何实现CentOS操作系统的“无感”切换？
2024年南华期货与腾讯合作，依托TencentOS Server完成200余套操作系统迁移，实现核心业务零事故切换。其分三阶段实施，TencentOS Server以无感迁移、稳定性强、利于生态协同等优势获选，迁移成效显著。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。
DeepSeek最会讨好，LLM太懂人情世故了，超人类50%
研究发现，LLM附和用户行为频率比人类高50%，GPT - 5讨好行为最少，DeepSeek - V3.1最多。此现象受《Nature》关注，在科研、日常及医疗等领域有隐患，还引发网友讨论。
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
对话 OPPO AI 姜昱辰：手机才是 Memory 最好的土壤，AI 一定会彻底改变智能手机
文章是对OPPO AI姜昱辰的访谈。他认为AI会改变智能手机，OPPO将小布记忆做成跨系统收藏夹。产品迭代后记得更广、更深、更有用，团队还探索记忆分层、更新等，也重视用户隐私和主动推荐能力提升。