「多智能体框架」共找到 7229 篇相关文章
Agent不会搞科研?人大微软开源框架&工具包解决盲目试错通病,抱抱脸日榜第一
AI智能体虽能完成多项任务,但大多难以自主科研,易陷入盲目试错。人大和微软研究者提出Arbor框架与工具包,借助Hypothesis - Tree对优化空间结构化探索,多方面表现出色,荣登Huggingface日榜第一。
Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤
HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架,解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制,解决训练 - 推理脱节,在多模型上实现推理提速、质量提升,且训练推理开销低,已开源。
HyperEyes:从「搜得更深」到「搜得更宽」,并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型,打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁,在多基准测试中表现优异,证明准确率与效率可协同进化。
让机器人「秒懂人话」!中国电信TeleAI发布首个实时文本驱动人形机器人控制框架TextOp
中国电信人工智能研究院(TeleAI)具身智能团队推出人形机器人TextOp通用小脑,首创流式文本驱动的实时小脑控制范式。用户发文本指令,机器人就能实时理解、无缝切换动作,在多场景有应用潜力。
ACMMM 2025 | 北大团队提出 InteractMove:3D场景中人与可移动物体交互动作生成新框架
北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove,首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务,构建数据集与创新框架,在多指标领先,代码与模型已开源。
清华新框架让大模型学会「精读略读」!实现12倍端到端加速,基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM,受人类阅读认知启发,将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩,突破现有方法效率瓶颈,在多任务上表现出色,实现12倍端到端加速,为长上下文LLM部署提供新范式。
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。
硅基智能完成数亿元D轮融资,司马华鹏带领团队深耕全球AI数字人生态。
2025年8月11日硅基智能完成数亿元D轮融资,由嘉兴高新区产业基金独投。其自2017年成立已累计超10轮融资,总超十亿元。该司技术领先,打破AI落地困境,商业覆盖多行业,还构建开发者生态。
智能流体力学专题研讨会特邀报告3|边鑫:混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解
2026年8月,第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行,智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告,介绍HyDEA求解框架。
AI教母李飞飞最新长文:空间智能是AI的下一个前沿「LLM太局限了,缺乏现实根基」
AI教母李飞飞最新文章指出,以LLM为代表的AI技术虽改变世界,但缺乏现实根基。要让AI与物理世界互动,需迈向空间智能,她还提出构建世界模型框架及面临的挑战和应用前景。