「交互式扩展」共找到 517 篇相关文章
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理，未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro，Loop语言模型家族，核心创新多，虽参数少却性能优，还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
Agent-World：扩展真实世界环境，让智能体与环境协同进化！
文章提出Agent-World，将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合，构建了1978个环境、19822个工具。实验表明，其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型，还分析了环境规模与自进化对性能的影响。
上交×蚂蚁发布 DiagGym：以世界模型驱动交互式医学诊断智能体
上海交通大学与蚂蚁集团等团队提出新训练框架，构建面向医学诊断的世界模型DiagGym，训练诊断智能体DiagAgent，还设计评测基准DiagBench。实验显示该框架下的智能体表现优于先进模型，代码等已开源。
17.6K Star跨平台逆向工程神器！免费替代IDA Pro，支持插件扩展！
在二进制文件分析或软件逆向工程中，专业工具如IDA Pro界面复杂、学习成本高。文章推荐开源跨平台逆向工程平台Cutter，它基于rizin核心引擎，功能完善，可降低使用门槛。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
不改模型也能提升推理性能？ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证（OTV），是测试时扩展新机制，让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路，借助轻量内部验证器分析推理过程，实验显示其性能优于主流方法。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
AI无限生成《我的世界》，玩家动动键盘鼠标自主控制！国产交互式世界模型来了
昆仑万维带来交互式世界模型Matrix - Game，可让用户用键鼠探索创作虚拟内容。它发布了Matrix - Game - MC数据集、主模型和GameWorld Score评测体系，在多项评测中领先，还能在多领域发挥作用。
狂揽16.1k星！清华开源交互式AI课堂，学霸打造的最懂学习的AI工具
清华开源的OpenMAIC是多智能体互动课堂平台，能将文档转化为互动学习场景，自动生成课件等内容，有五种交互式界面、AI教师指导，可在任何设备使用，对教育场景很有价值。