「多智能体模型」共找到 10979 篇相关文章
低Token高精度！字节复旦推出自适应推理框架CAR
字节与复旦大学研究人员提出自适应推理框架CAR，能根据模型困惑度动态选短答或长推，在多基准测试中平衡了准确性与效率，打破长文本推理必然性能更好的认知。
一键搞定百万行Excel和PPT排版！这家杭州电力AI初创要给打工人减负
AI生产力革命被困云端，本地智能体工作台XMO - AgentBox应运而生。它由杭州曦谋决策打造，集成DeepSeek模型，能处理复杂场景，有平台化能力、核心价值，适合专业人士，现可免费下载桌面版。
为 Agentic AI 的黎明构建地基
文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
刚刚，喝到了千问APP给我点的奶茶
2026 年初，智能体发展迅猛。Anthropic 发布 Cowork，谷歌联合推出 UCP 标准。1 月 15 日千问 App 上线「任务助理」，打通阿里生态，有 400 多项新功能，实测显示其在多场景表现出色。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
The Batch: 844 | AI 天气预测加速推进
美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作，利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度，最长提前 15 天，测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。
DragonMemory：16倍语义压缩，为RAG应用瘦身
介绍GitHub项目DragonMemory，它针对RAG应用上下文压缩，核心是Dragon v7模型，从序列维度压缩，压缩比达16倍。本地测试效果好，有图形界面，支持多格式文档，开源但非成熟商业产品。
立省499！我给你们找到了最傻瓜的OpenClaw安装方式。
作者应读者需求，寻找简单的OpenClaw安装方式，发现智谱的AutoClaw。它本地部署，支持Mac和Win，配置简单，还优化技能、显示用量，支持多模型API，能建分身，让普通人感受Agent魅力。
Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造工具，成绩碾压OpenAI
当前AI Agent依赖人工预设，存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念，用MCP协议，架构含三大模块，实验成绩超OpenAI，还能让小模型提效。