「多智能体模拟」共找到 6628 篇相关文章
RLHF已死,RLVR引爆AGI革命!Claude 4核心成员万字对谈
Claude 4核心成员对谈指出,强化学习在语言模型上奏效,可验证奖励的强化学习(RLVR)比RLHF更优,模型有望从「专才」向「通才」过渡,未来AI智能体将完成白领工作,人们应做好准备。
Replit 怒锤“欧洲版 Cursor”:造出百款“高危”应用,普通开发者一小时内黑入,氛围编码成了黑客“天堂”?
近日,Replit员工报告“欧洲版Cursor”Lovable有安全漏洞,虽早收到通报却未修复。员工扫描其1645款应用,170款可让人访问用户信息。多位工程师成功“黑入”,Lovable虽有改进但仍未解决底层问题。
统计可控数据合成!新框架突破大模型数据生成局限,麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor,让大模型成结构感知的数据模拟器,为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现,有理论保障,多场景实测效果佳。
“我不会被 AI 吞噬”!菲尔兹奖得主、scikit-learn 守护者与全球顶尖 AI 专家巴黎共话 AI Vision | GOSIM Paris 2026
2026年5月4日,GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum在巴黎举行。菲尔兹奖得主、scikit - learn守护者等全球顶尖AI专家共话AI。全天议程涵盖智能体AI系统、AI教育应用等四大核心议题,强调面对AI浪潮,开放才能让人类居核心。
Hyperagents:AI学会如何自我改进
近日,Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题,核心创新是‘元认知自我修改’,实验在多领域表现出色,还涌现元级别改进且能跨领域转移,但有安全风险。
学会“吃一堑长一智",性能飙升11%!XSKILL让AI积累经验和技能
XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能,将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中,通过视觉接地提取和检索知识,在多个基准测试中显著提升性能,还展现出跨模型迁移性。
面壁MiniCPM-SALA模型,稀疏-线性注意力,单卡吞吐百万上下文
面壁智能团队提出SALA,基于此训练的MiniCPM-SALA模型,在单张A6000显卡实现百万token超长上下文推理,训练成本降约75%。它结合稀疏与线性注意力,采用混合架构,继承权重降低成本,在长文本处理上优势明显。
TPAMI | DC-SAM:打破SAM交互限制,基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文,提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分,实验在多基准测试获 SOTA 性能,为视觉大模型落地提供方案。
碾压小扎!22岁成亿万富翁,2025年AI造富速度刷新人类认知
2025年AI成超级造富机,将50多位创始人送入亿万富翁俱乐部。从大模型到应用层,AI渗透生活。巨额融资不断,巨头砸钱建基建,人才争夺激烈,多模态初创公司也受青睐,职场AI使用比例上升。
从「会表演」到「更会演」:KlingAvatar2.0让数字人拥有生动灵魂
近日快手可灵团队发布 KlingAvatar2.0 技术报告,数字人能‘生动表达’。它有三大创新技术,如时空级联框架等。实验显示其生动性大幅提升,性能超竞品,推动数字人在多领域规模化应用。