「多智能体社会实验」共找到 4556 篇相关文章
Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践,阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台,针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案,还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
MV导演诞生!上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV
上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架,结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型,解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频,以MV导演模块统筹,还解决长视频连贯性等问题,性能优于同类模型。
英伟达Run:ai没做到的,被华为开源方案实现了
传统存储难满足AI需求,存储需向‘智能存储’演进。华为数据存储团队推出系列产品和开源工具链,其Flex:ai对标Run:ai,更开源底层,能解决行业算力痛点,已在医院场景落地。
国产AI拿下国际物理奥赛金牌,13项顶级竞赛豪取12金1银,划重点:开源
上海人工智能实验室团队推出开源模型家族P1,在IPhO 2025理论考试中,P1-235B-A22B成首个达金牌线的开源模型。引入PhysicsMinions后成绩提升,在HiPhO基准排名第一,且全链路开源。
AI编程冲刺“DeepSeek时刻”:00后团队用国产模型一键直出复杂应用,效果超越Claude Code
云端Agent有新进展,重新定义AI编程范式。Vinsoo上新Beta 3.0版本,仅用国产大模型就超越一众流行AI编程产品。它解决了4个核心技术问题,还带来三重云端AI Agent新体验,其研发团队由00后主导。
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
奥特曼:OpenAI上市,势在必得
OpenAI完成架构重组,为IPO铺平道路。奥特曼公开AGI路线图,预计十年内迈入AGI时代。重组解除盈利上限,可自由增发股票和上市。微软支持转型,双方续约合作。OpenAI在技术、商业等多方面有新进展与规划。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ,LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法,结合两种主流后训练范式优点,提升训练效率50 - 100倍,成本降低9到30倍,可用于数学推理、模型个性化等场景。
快手Klear团队提出CE-GPPO:通过梯度保留协调熵,解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO,以「熵」为核心,提出梯度保留策略,重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度,实现策略熵的精细调控,解决强化学习中熵不稳定问题。
全球仅9所,清华姚班校友当选!亚马逊AI博士奖学金豪掷6800万美元
亚马逊官宣AI博士奖学金,两年共6800万美金,为全球九所顶尖大学100多名博士生提供支持,资助智能体系统等硬核方向。目前,MIT、CMU、UC伯克利公布获奖名单,多位华人学者入选。