「因果性」共找到 531 篇相关文章
智能体新范式Chain-of-Agents，多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式，结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型（AFM），实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA，效率、泛化性佳。
Github斩获1.8K 星！！再见了按键精灵，Windows-MCP开源了！
今天介绍超酷开源项目Windows - MCP，它让AI与Windows系统互动，支持Win7到Win11。功能强大，不挑大模型，工具全、轻量开源、扩展性强。还给出安装步骤，不过使用时要谨慎。
AI 产品定价指南
本文编译对按量计费平台初创公司 CEO Scott Woody 的访谈，探讨 AI 改变软件定价逻辑、不同类型 AI 公司应对之法，还补充定价专家 Madhavan Ramanujam 关于 AI 产品定价四象限观点。
40岁开始预防衰老最有效！1.9万人脑扫描揭秘：大脑衰老有“关键窗口期”
一项发表于《美国国家科学院院刊》的研究，分析超1.9万人功能性磁共振成像，发现大脑衰老非线性，与胰岛素抵抗增加相关。还发现酮体可绕过胰岛素抵抗供能，40 - 59岁干预效果最佳。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。
AI 是否已经杀死了敏捷宣言
凯捷集团执行副总裁 Steve Jones 宣称“AI 已杀死敏捷宣言”，指出智能体 SDLC 与敏捷宣言存在根本性矛盾，业界反应不一，软件开发正进入方法论变革期，敏捷未来成谜。
蚂蚁深夜开源比肩Genie 3的世界模型，我也看到了具身智能的未来。
蚂蚁旗下灵波科技凌晨开源世界模型LingBot-World，可对标Google Genie 3。它能实时交互生成世界，与视频生成模型不同。有三个版本，具备长时记忆稳定、风格泛化性强、动作代理出色等特点。