「多智能体迭代设计」共找到 4486 篇相关文章
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
重磅！Claude Sonnet 4.5发布，可连续编程30小时，Claude Code同款构建工具也开放了
Anthropic发布Claude Sonnet 4.5，官方称是全球最强代码、复杂智能体构建及擅用计算机的模型。伴随产品全家桶升级，还开放Claude Code构建工具，发布Imagine with Claude。该模型能力强且更安全。
让NCCL性能起飞的NCCL symmetric memory是啥黑科技？— part1
本文是NCCL 2.27新特性系列首篇，介绍symmetric memory。它类似NVSHMEM，现仅支持单节点通信，未来将支持跨节点。其低延迟内核能提升小数据通信性能，还介绍使用示例、CUDA内存管理及Symmetric Memory实现等内容。
从 Shopify 构建 Agent 的经验中可以学到的
Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。
数字生活的原生入口：蚂蚁集团发布AI眼镜全新技术框架gPass
日前，蚂蚁集团在2025 Inclusion・外滩大会发布全球首个智能眼镜可信连接技术框架gPass，具备“安全、交互、连接”能力，可解决AI眼镜生态痛点，已应用于部分品牌，未来将释放更多潜能。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
综述 | Agentic RL for LLM的最新进展与未来挑战，idea满满
该综述对新兴的Agentic RL进行系统性总结与展望，介绍其与传统LLM - RL区别，从核心能力和任务视角阐述其应用，梳理支撑系统，指出核心挑战与未来方向，展示通向通用AI的希望之路。
社区供稿 | 开源多模态大模型新突破，书生·万象3.5发布，通用能力、推理能力与部署效率全面升级
2025年8月26日上海AI实验室开源发布书生·万象InternVL3.5，通过创新技术实现推理、部署和通用能力全面升级。它有多种尺寸模型，多项性能领先，还加强了智能体核心能力，应用场景广泛。
马斯克放出编程界价格屠夫！Grok Code Fast 1：更快，更省，还免费
近日，马斯克旗下xAI发布全新编程模型Grok Code Fast 1，它为“代理式编程”而生，靠全新架构实现高速代码生成。在技术出色的同时，价格低廉还限时免费，虽在部分场景有不足，但仍是开发者实用工具。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。