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智能体自己出现问题自己找!首次提出“自动化失败归因”课题 | ICML2025 Spotlight
LLM Multi - Agent系统失败诊断难,阻碍迭代优化。宾夕法尼亚州立大学等机构研究者首次提出“自动化失败归因”课题,构建Who&When数据集,开发评估多种归因方法,实验揭示当前方法不足。
全网惊了!陶哲轩带AI下场,33分钟「盲证」数学
菲尔兹奖得主陶哲轩携手ChatGPT打造开源数学概念验证工具,数天迭代至2.0版,可全自动或半自动证明。还支持渐近估计,上手简单、可扩展性强。此外,他用AI 33分钟“盲做”一页数学证明,重塑研究范式。
中美 NeoLab 对话:模型和 Agent 如何实现「持续学习」?
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上,AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈,探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案,还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
矩阵起源(MatrixOrigin)完成超千万美元A轮融资 | 5Y News
2026年8月6日,企业级AI基础设施厂商矩阵起源完成超千万美元A轮融资,由汉得信息参与投资的基金、亚康股份与Artesian Venture Partners注资。资金用于平台研发、市场拓展等。其产品具优势,获多方认可。
大模型"温故而知新"实现了!无需历史数据,Octopus 效果超越全数据训练|CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus,首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示,它在UCIT基准上表现超SOTA方法,还实现正向后向迁移,适合端侧部署。
1B 参数跑出 2B 性能?面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化,提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战,面壁智能绕开物理瓶颈,提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B,有越级性能、极致压缩比和均衡能力,源于“模型、框架、数据”自进化范式。
当 Claude 开始自己做增长,Anthropic 真正关心的是什么?
Anthropic面临模型迭代外的挑战,增长负责人Amol Avasare在访谈中披露公司战略。如应对‘Success Disasters’、降低产品使用门槛、优化引导流程等,还提及增长职能演进。
多模态Deep Research,终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench,将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务,覆盖 19 领域,把评估拆成 3 段管线、12 指标,强调过程证据链。
Clawdbot 教程 01:模型的配置和切换
作者分享 Clawdbot 模型配置和切换教程,指出配置核心问题是命令行配置与 URL 修正,可用 openclaw configure 命令,不行则手动改配置文件,还介绍模型切换、避免 no output 问题等方法。
英伟达机器人掌门人Jim Fan年度复盘:Vibe Coding火出圈,机器人领域却依然焦头烂额
AK推文让Vibe Coding火出圈,而英伟达机器人负责人Jim Fan对2025机器人领域发展泼冷水,指出硬件可靠性差、Benchmark混乱、VLA路线存问题等现状,并分享3个教训,还回应网友质疑。