「多智能体推理能力」共找到 6953 篇相关文章
世界模型炒作了半年，反应速度还不如 VLA？穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。
国产 AI 昇腾推理不再高门槛？开源技术栈推理性能对比解析
文章聚焦昇腾 NPU 大模型推理，对比 MindIE 和 vLLM Ascend 推理性能。因 MindIE 使用门槛高，昇腾联合 vLLM 社区推出插件。实验用 GPUStack 平台，结果显示二者在不同场景各有优势，呼吁构建国产 AI 基础设施体系。
构建能源领域的AI专家：一个多智能体框架的实践与思考
本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。
大模型听懂语音却反而变笨？港中深与微软联合解决语音大模型降智问题
从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。
推理即排序：ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁，新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank，将深度推理能力融入排序流程，突破数据瓶颈，采用创新训练框架，效率比主流点对点排序模型快2.7倍，还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容，指出局限与未来方向。
Nature重磅：智能的尽头是算力！谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」
芯片速度触顶，摩尔定律失效，但AI却在疯狂跃迁。Nature文章指出，智能的增长不靠芯片加速，而是结构重组与协作。其核心是预测和并行协作，AI正以类似生命演化的方式发展，与人类相互依存。
深谋科技重磅发布真正为人类服务的新一代人形机器人核心技术「声波传感 · 意念控制 · 高精视觉 · 类脑智能」
深谋科技将在2025 WAIC展示陆上具身智能人形“美猴王”和空中具身智能巨兽“星汉一号”，并发布新一代人形机器人核心技术，包括传感、脑机交互等系统，构建具身智能全域系统闭环。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf！清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’，具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限，清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf，提出混合式执行模式，设计灵活可扩展，在多方面表现出色。
CES 2026超前瞻：空间智能来势汹汹！从实验室奢侈品到消费级刚需，如何重塑 AI 具身时代？
2026年CES展上，空间智能从学术概念迈向产业实践。当前具身智能存在‘语言强、手脚笨’困境，空间智能是破解关键。全球分世界生成与空间决策两条技术路径，且行业正迎来成本降低的拐点。
从物竞天择到智能进化，首篇自进化智能体综述的ASI之路
普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述，为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义，围绕What、When、How、Where构建分析设计框架，还探讨评估范式并指明未来方向。