「多阶段推理系统」共找到 4089 篇相关文章
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代，多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory，用Vibe Graphing编排多智能体系统，融合多种开发方式，有全栈可视化等优势，还给出实用案例和开源代码。
首形科技获得新一轮数亿元A1轮融资，人脸机器人首登《科学·机器人学》封面
首形科技完成数亿元A1轮融资，资金用于系统迭代、部件优化及市场拓展。其创始人胡宇航在仿生情感机器人研究成果丰硕，人脸机器人登《科学·机器人学》封面，突破规则驱动局限，推动AI走向实体化。
Claude灾难级大宕机，全球开发者集体炸锅！Anthropic三连翻车被怒喷
4月6日Claude新功能Ultraplan上线就遭遇大规模宕机，开发者看到满屏‘授权失败’等。此前源码泄露，现又被指修改系统提示词报错、性能下降。虽Ultraplan有效果，但token消耗大，Anthropic太急，产品稳定性堪忧。
企业AI智能体大排雷：138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
从 0 到 25 万行：一个 100% AI 编码项目，真正难的不是生成，而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验，指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况，阐述项目长出反馈系统的过程，包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
本周 5 个实用的 Github 开源项目，真香！
文章介绍本周5个实用Github开源项目。有资源聚合媒体中心stremio-web，AI原生安全测试平台CyberStrikeAI，本地优先AI编程远控工具hapi，智能股票分析系统daily_stock_analysis，纯前端JavaScript GUI智能体框架PageAgent。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
魔法原子，105亿瞄准具身智能终局
2026 年很多行业被 AI 重塑，具身智能赛道尤为明显。魔法原子推动生态基金布局，撬动超 105 亿资金，完成 5 亿融资。它推进多维度‘连接能力’，构建系统能力与落地场景，成资本与行业关注样本。