「研究Agent」共找到 4407 篇相关文章
2025年多款Deep Research智能体框架全面对比
文章从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南入手，对多个开源深度研究智能体框架进行架构解构与功能对比，还体验了商业化智能体应用，为使用者和开发者选工具框架提供参考。
行业新突破：行为基础模型可实现高效的人形机器人全身控制
该综述聚焦行为基础模型（BFM）在人形机器人全身控制中的应用，梳理进展并分类算法，介绍应用与限制，还探讨未来研究机会与风险，有望引导该领域研究者和从业者。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型：32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日，普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B，8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新，团队已公开模型及数据集。
只因一个“:”，大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process：”等语句能欺骗LLM，让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM，可让假阳性率接近0%。
OpenAI最强对手出现！马斯克发布Grok-4，性能碾压Claude 4两倍！
半小时前马斯克发布Grok - 4，虽Grok3.5跳票、直播迟到被吐槽，但它训练量和算力投入大。在多项基准测试中碾压Claude Opus 4，还具备原生工具调用等能力，xAI目标是让其更快更智能。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式，但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途，存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
程序员从此不再写代码！红杉专访Codex团队，o3白菜价真相曝光
红杉专访OpenAI Codex团队，揭示AI编程未来。Codex从代码补全演化为智能体，强调委托心态，开发者从动手转向审核。还爆料OpenAI内部有递归自我改进的AI Alice。