「多模型 Agent」共找到 10891 篇相关文章
一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
阶跃星辰发布新一代基模 Step 3，原生多模态推理模型，性能达到开源 SOTA
WAIC 2025期间，阶跃星辰上线新一代基础大模型Step 3，7月31日将面向全球开源。还成立“模芯生态创新联盟”，与上海国有资本投资有限公司合作。Step 3性能达开源SOTA，推理效率高，适配多种芯片。
DataBuddy：数据语义驱动的企业 Agent Runtime 设计与落地｜AICon 深圳
2026年AICon深圳站8月21 - 22日举办，聚焦多关键方向。腾讯彭锦文将分享《DataBuddy：数据语义驱动的企业Agent Runtime设计与落地》，拆解DataBuddy相关架构，还介绍演讲痛点、听众收益等，大会有10个专题论坛。
谷歌悄悄加了个按钮，Gemini长出手脚变打工人！三巨头抢着教AI干活
谷歌悄悄为Gemini添加「Agents」入口，其将从聊天助手转变为Agent运行平台。谷歌还推出无代码/低代码的Agent Designer。此外，谷歌、Anthropic、OpenAI在编排层展开竞争，焦点转向谁能让更多人用上Agent。
DeepSeek押注的Harness，被这篇最新综述彻底讲透了
这篇综述讲透了Agent Harness Engineering，CMU等联合提出ETCLOVG七层架构，证明Harness Engineering是LLM Agent工业落地主战场，介绍了其发展阶段、各层架构及作用等。
里程碑！Artificial Analysis：Mac能跑的两款开源模型正式追上GPT-5
据Artificial Analysis报告，32B以下开源模型比肩GPT - 5。Qwen3.5 27B、Gemma 4 31B分别与GPT - 5中杯、小杯智能水平相当，虽知识全面性落后，但智能体表现和批判性推理进步大，硬件门槛低。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
专访丨华人大三学生创业教育 Agent，获赵长鹏 1100 万美元种子轮
硅谷华人大三学生创立的教育类 AI 产品 VideoTutor 完成 1100 万美元种子轮融资，由赵长鹏家办 VC 领投。这是面向 K12 学生的 AI 教育 Agent，能一键生成专属教学视频。文中还探讨了其功能、优势及团队发展规划。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
英伟达全新开源模型：三倍吞吐、单卡可跑，还拿下推理SOTA
英伟达推出专为复杂推理和agnet任务打造的开源模型Llama Nemotron Super v1.5，实现SOTA表现，吞吐量提至前代3倍，可单卡高效运行。它采用NAS优化架构，经多数据集训练，现已开源。