「多智能体强化学习」共找到 4580 篇相关文章
Sam亲自泼冷水，GPT-5意外失手：我们对AI的期待，是否已被整个行业误判？
科技行业集体转向 AI，高管强调其变革性，可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水，提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论，还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等，指出 AI 发展多且快，未来潜力巨大。
从0到1：天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践，讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性，给出实施策略，展示应用效果，还指出问题并对未来发展做了展望。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃，宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13，宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架，解决诸多问题，还为其高维潜空间定制DiTDH架构，性能优异。
NTU等联合提出A-MemGuard：为AI记忆上锁，投毒攻击成功率暴降95%
在AI智能体依赖记忆系统的当下，记忆投毒攻击兴起。A-MemGuard作为首个为LLM Agent记忆模块设计的防御框架，通过共识验证和双重记忆结构，解决防御难题，使投毒攻击成功率暴降超95%。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的，要警惕这些“错误进化”风险
近年来，基于大语言模型的智能代理成为热点，自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”，出现“错误进化”，并揭示了不同进化路径的风险，还提出缓解策略，呼吁重视其安全性。
AI「学不会」竟成相变探针！UCSD华人联手谷歌等，曝光量子纠缠秘密
加州大学圣地亚哥分校华人学者Wanda Hou等与Google Quantum AI合作，在谷歌超导量子处理器实验，发现机器学习模型‘学不会’对应量子体系测量诱发相变，AI失效成物理探针，还展望了量子AI前景。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
Stability AI前CEO惊人预测：人类智力价值归零，只剩1000天！
Stability AI前CEO Emad Mostaque在节目中称，未来1000天AI将重塑经济结构，人类劳动价值或归零甚至为负。他提出「MIND框架」衡量经济，指出当前处于智能反转阶段，还探讨应对之策。