「智能体推理框架」共找到 6071 篇相关文章
从零开始玩转循环 (Getting started with loops)【译】
Claude Code团队将“循环”定义为AI智能体不断重复执行工作周期,直至满足预设停止条件。文章介绍了回合制、目标导向、基于时间和主动式四种循环类型、适用场景及控制token消耗方法,还给出保证代码质量的原则。
独家|「中科第五纪」完成数亿元A轮融资,率先开启海外商业落地
AI科技评论独家消息,具身智能企业「中科第五纪」近日完成数亿元A轮融资,年内已完成三轮。该公司还收获海外数亿订单。其提出超少样本具身操作大模型等核心技术,形成完整技术体系。
单Agent时代正式结束:一个干不过,就上300个
月之暗面发布并开源 Kimi K2.6 模型,热度高。它强化 Agent 团队协作能力,核心能力进步,领先对手。在编程领域发力,长程编码能力突破,集群协同输出强,还适配框架,实测效果出色,Claw 群组开启内测。
Anthropic 的 Harness 哲学:把 Agent 当牲口,而非宠物
本文分享Anthropic最新两篇博客,介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题,新架构脑手分离,把Harness做成可随时重启的“牲口”,降低延迟、提升安全,还提出信任框架。
ICLR 2026|首个微观世界模型MicroVerse来了,AI开始模拟看不见的世界
过去两年,世界模型成为大模型演进重要方向,但现有模型多聚焦宏观世界。本文提出MicroVerse模拟框架,将研究边界拓展到微观尺度,还推出MicroWorldBench评测基准和MicroSim - 10K数据集,推动AI从视觉模拟迈向科学模拟。
谷歌AI的“心脏”长什么样?读懂TPU就够了
文章介绍了谷歌TPU的发展历程,从2015年为解决AI计算效率瓶颈自研,发展到如今成为谷歌“经济支柱”。还对比了谷歌、英伟达、亚马逊的芯片路线,强调谷歌全栈垂直整合策略使TPU在推理时代优势明显。
重新思考RLVR中的熵正则:从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来,RLVR使大模型在推理任务有显著突破,但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端,研究团队提出SIREN方法精准调控探索,实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
谁为 Data Agent “买单”?
Kyligence联合创始人李扬围绕AI数据智能体服务对象及带来的转变分享思考。它能解决领导数据客观性、时效性等问题,也助分析师深入研究,最大价值是让业务人员从0到1用上数据,推动企业数智化转型。
帕西尼再融10亿元,具身感知赛道跑出35亿元融资纪录
帕西尼获10亿元战略轮融资,累计35亿领跑全球具身感知赛道。本轮由巨头和基金联合领投,形成“四位一体”资本生态。其全栈自研,具先发优势,正推动具身智能发展,目标成产业能力底座。
Qwen3.8-Max首发上线阿里千问AI平台,API服务与Token Plan同步开放
今日,阿里巴巴发布新一代基座大模型Qwen3.8,千问AI平台首发其Max版API服务与Token Plan。Qwen3.8参数量2.4万亿,性能居前列,推理快且能自主编程。API性价比高,平台还为Token Plan用户提供优惠。