「智能数字人系统」共找到 4921 篇相关文章
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
别再只卷Prompt 了，真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径，系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案，解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
别怀疑，就是这么强！！！13.7k Star Casdoor，爽爽爽爽爽～～～～
Casdoor是可自己部署的IAM/SSO服务端，像“身份门”，一次认证后将多种身份管理功能集成。它协议覆盖广、能衔接认证与权限管理等。但使用时也得认真治理，避免越权问题。
「说 Harness 会被淘汰的，肯定没做过工程」，Kimi 前 CLI 负责人戳破了 AI 圈最大的误解
AI编程圈两极分化，围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点，认为模型越强Harness越厚，复杂度从“能力层”转移到“协作层”，还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。
GPT-5.4 仅 11.36%！当大规模工具生态变成迷宫，LLM Agent 还能完成长程规划吗？
PlanBench-XL 来自 UIUC 团队，将 LLM Agent 放入零售 API 世界，评测其长程规划能力。它考虑真实工具环境挑战，含 327 个任务等，发现多数模型规划难、恢复差等问题，并给出改进启示。
RAG创新了，MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题，现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank，给粗chunk加主题元数据当指南针，训练推理分离，实验显示信息效率提升、延迟降低。
让机器人学会“预判接触”：它石智航牵头四大顶尖机构发布TacForeSight，破解精细操作难题
它石智航联合四大顶尖机构发布论文“TacForeSight: Force-Guided Tactile World Model for Contact-Rich Manipulation”，提出力条件触觉世界模型，让机器人能提前预判接触变化，在精细操作领域取得关键进展。
GAIR Paper 106｜追踪视觉 Token 的演化轨迹，实现无损压缩与 60% 推理加速｜CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。
AI时代的人才，我觉得最重要的是这6点特质。
作者结合招聘与创业经历，分享AI时代人才应具备的6点特质：好奇心、靠谱、有事实洁癖、多元化思维、能忍受不确定性、低ego高自驱。强调特质比技能更重要，与学历无关。
浙大联合阿里云发布首篇 Token Economics 综述 ：用经济学重新理解 LLM Agent 的 Token 世界
浙江大学联合阿里云发布综述论文，提出Token Economics框架，从经济学视角理解LLM Agent中Token使用与资源分配。梳理关键问题，构建分类体系，还指出未来发展趋势与新兴机会。