搜索：多智能体大语言模型

「多智能体大语言模型」共找到 9542 篇相关文章

消费级显卡可以快速上手跑！面壁智能MiniCPM-o 4.5发技术报告

面壁智能联合多方发布MiniCPM-o 4.5技术报告。该模型是业界首个端到端全双工全模态大模型，参数约9B，依托Omni - Flow框架，多项性能对标前沿大模型，还推出多种使用方式，兼顾普通用户与开发者需求。

2026年初具身智能公司融资热起，银河通用完成25亿元新一轮融资，估值超200亿。其自主研发具身智能数据体系与大模型，春晚亮相后产品畅销，在工业和服务端均有成果，具身智能迈向产业化。

多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。

香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。

上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。

文章指出AI发展将推动私有知识价值增大，其应用成战略重点。如DeepSeek打破行业固有观念，引领变革。未来智能时代经济源于智能体，AI重构企业生产力，2025CSDI峰会将探讨相关场景应用。

麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。

上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。

大语言模型爆发让「数据智能体」应运而生，但概念笼统成发展绊脚石。由多顶尖机构组成的联合团队发布论文，首提 L0 - L5 六级自主性分级标准，还对现有研究回顾审视，指明挑战并描绘未来图景。

随着AGI议题升温，‘世界模型’成前沿焦点。GAIR Live将邀顶尖学者与专家，探讨其定义、趋势等问题，还有直播议题如Lecun观点看法、不同领域世界模型差异等。