「系统自进化」共找到 3042 篇相关文章
英伟达的AI已经开始接管整个项目了?SATLUTION自主进化代码库登顶SAT竞赛
NVIDIA Research提出SATLUTION框架,将LLM代码进化能力扩展到完整代码库规模,能处理复杂项目。它协调LLM智能体对SAT求解器代码库迭代优化,在SAT竞赛中超越人类冠军,成本低且效率高。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度:生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点,但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度,剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
别再错过啦,AI Agent记忆革命:95.2%检索率的持久记忆系统深度解析
agentmemory是为AI编码Agent打造的持久记忆系统,能自动捕获操作上下文,有三层搜索与四层记忆架构。支持12+种主流AI Agent,有全平台覆盖、零外部依赖等优势,虽有局限但值得开发者一试。
2.1K Star 本地实时数字人!阿里开源低延迟数字人系统,2.2秒实时响应!
阿里在GitHub开源轻量本地实时数字人对话系统OpenAvatarChat,摆脱高性能硬件依赖等问题。它平均回答延迟2.2秒,有100+预置形象,支持多模态交互,提供多种部署方式,适配多场景。
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向|文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统,一是改变“知识学习”方式,带来知识输入革命;二是改变“智能体”结构,探索推荐模型新范式;三是创造“新世界”,实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
AI编程节省95% token,工具调用上限狂飙20倍,开源记忆系统登顶GitHub热榜
Claude - Mem是一款登顶GitHub热榜的持久化记忆系统,直击AI编程助手跨会话失忆痛点。它免费且省token,通过‘三层渐进式披露’架构,常规省90%,测试阶段省95%,工具调用上限提20倍。
语言模型内部还藏着众多策略模型?自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化,研究提出以策略视角审视内部隐藏状态,分析层级和模块级策略,发现不同模型模式差异,还提出自底向上强化学习策略,为研究架起新桥梁。
AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
重磅!OpenAI官宣自研AI芯片:垂直整合要彻底摆脱英伟达,联手博通部署10吉瓦算力
OpenAI与博通达成深度战略合作伙伴关系,共同设计和制造AI芯片与计算系统,合作已秘密进行约18个月,目标是2026年底部署10吉瓦算力,还在用模型探索芯片设计新方法。