「全流程科研智能体系统」共找到 4336 篇相关文章
Agent Team 实践与架构设计:在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa,探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则,如跨Agent通信、状态外置等,还阐述了各设计要点及示例,强调系统可演进性。
IMO题库“过时”了!OpenAI内部模型挑战最新First Proof,做了7天错了一半
谷歌发布Gemini 3 Deep Think爆火后,OpenAI用未发布内部模型,一周内尝试解答10道来自数学家科研现场的真实问题,5道基本正确。这些题取自真实研究,切断模型“背答案”可能,意味着自主推理能力进化。
OpenAI 开发者的 Skill 经验:如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法,指出迭代 AI 技能效果难测,可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程,包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等,还提及不同阶段的评估重点和工具。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型。
中国科技企业出海的6条最新趋势!
作者在美国拉斯维加斯CES展及硅谷调研后,总结了AI和中国科技企业出海的6条趋势,包括Token消耗激增使自研成大势,AI提升消费电子产品溢价,软硬件边界模糊等。
老黄挤爆牙膏!DLSS 4.5狂飙6倍,RTX 50系直接封神
2026年CES大会上,英伟达发布DLSS 4.5提升画质与帧生成,RTX Remix助力经典游戏重生,还将NPC变智能伙伴。同时,其软件升级利好AI PC,提升性能、减少显存消耗,让它更接近日常使用。
这可能是,全球最强开源Agent模型,走了一条反Scaling Law的全新范式!
MiroThinker v1.5开源,其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度,训练有严格时间管控,实测表现超Search Agent,“小模型+强交互”或成新方向。
AI 真能看懂物理世界吗?FysicsWorld:填补全模态交互与物理感知评测的空白
多模态大语言模型正经历范式转变,目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准,可评测模型多能力,还提出 CMCS 策略,为全模态智能发展提供指引。
为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫?
一篇51页论文研究主要智能体,指出适应性是关键。它提出2×2分类框架将适应方法分四大范式,还明确不同范式优缺点,发现T2范式数据效率远超A2。最后点明Agent适应性研究的四个前沿方向。
Nano Banana Pro 一键极速分镜
Nano Banana Pro能通过一个提示生成叙事型九宫格分镜,用户可构思故事或修改已有故事,还能放大分镜、提示AI修改,该流程极大提升视觉叙事速度,文中还给出提示词示例及任务要求。