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开源动态8

kimi K3超大杯升级背后的技术内幕

文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分,在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进;在注意力机制选择 MLA,与 KDA 混合缓解部分问题,还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。

Agent的潜意识
产品应用8

LLM 技术在有道词典笔上的应用实践

本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战,如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用,对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。

InfoQ
新闻资讯7

The Batch: 952 | GPT-5.5 性能领先,但幻觉问题突出

OpenAI 最新旗舰模型 GPT-5.5 是闭源视觉 - 语言模型,在重要基准测试中表现领先,但在区分已知未知内容上有困难,幻觉问题突出,在主观评估中落后于对手。

DeeplearningAI
推荐文章8

一文读懂 Deep Research:竞争核心、技术难题与演进方向

文章梳理了深度研究系统,包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼,评估走向专业化,未来系统将在多方面突破。

Founder Park
算法论文8

ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题

随着大语言模型走向真实交互,强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法,在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。

机器之心
算法论文8

为什么 LLM 搞不定复杂任务?ReAct 与 Reflexion 技术综述

文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合,及Reflexion在其基础上添加评估反思机制,探讨两者结合优势,还提及未来发展方向。

阿里云开发者
推荐文章8

技术教科书:顶级开发团队设计的Harness工程项目源码什么样

本文深入剖析某顶级AI Agent研究团队的工业级Harness项目源码,涵盖项目全景、启动流程、工具系统等多方面,提炼构建顶级Harness工程方法论,还介绍隐藏彩蛋,展示团队技术实力与独特魅力。

腾讯技术工程
推荐文章8

Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道

文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。

阿里云开发者
推荐文章8

深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(下)

文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(下)》,讲解各系统模块,如SandBox沙箱系统、记忆管理等,还介绍自进化、工作区与路由等机制,最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。

阿里云开发者
新闻资讯8

腾讯张正友:具身智能必须回答的三个「真问题」

7月27日,腾讯发布具身智能开放平台Tairos。发布会后,腾讯张正友剖析战略选择背后的三个核心问题:架构上主张分层架构;认为具身智能第一性原理是身脑融合;强调要为长远目标放弃短期商业利益。

机器之心