「多智能体学习算法」共找到 4856 篇相关文章
刚刚！Kimi Linear横空出世，全新注意力架构：1M长文本解码速度飙升6.3倍，KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear，有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈，性能超传统机制，还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率，实验表现佳。
全球仅9所，清华姚班校友当选！亚马逊AI博士奖学金豪掷6800万美元
亚马逊官宣AI博士奖学金，两年共6800万美金，为全球九所顶尖大学100多名博士生提供支持，资助智能体系统等硬核方向。目前，MIT、CMU、UC伯克利公布获奖名单，多位华人学者入选。
AI 时代，编程语言选型更难也更重要：Go、Rust、Python、TypeScript 谁该上场？
文章围绕AI时代编程语言选型展开，引述Armin Ronacher观点，对比Go、Rust、Python、TypeScript，指出各语言适用场景，还提及AI编程工具影响及创业公司语言选择建议，探讨错误处理和创业体会。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
NeurIPS 2025 Spotlight | 只需一条演示，DexFlyWheel框架让机器人学会「自我造数据」
北京大学、哈工大联合 PsiBot 灵初智能提出 DexFlyWheel 框架，仅需单条演示就能自动生成多样化灵巧操作数据，缓解数据稀缺问题，已被 NeurIPS 2025 接受。此框架在成本、效率和数据多样性上优势明显。
半年销量2000万+，宇凡微如何让AI模块“飞入寻常百姓家”？
芯师爷专访宇凡微品牌部总监张雨，探讨AI模块商业化前景。宇凡微展出多款AI模块，接入豆包大模型，有自研SAS系统等优势。其通过技术、市场等层面建护城河，践行“技术平权，快速量产”理念，未来向全场景方案升级。
GPT-5仅23.3%，全球AI集体挂科！地狱级编程考试，夺金神话破灭
最新基准测试SWE-Bench Pro评估AI编程智能体，直面真实企业级工程任务。顶尖模型几乎溃败，GPT - 5仅23.3%。该测试解决现有基准数据污染、任务简单问题，能成未来LLM编码能力标尺。
创始人自曝让儿子辍学用AI上课、水平超同龄人！俞敏洪最先押注的“AI学校”，负债9亿不垮、现在要开到美国了
松鼠Ai创始人栗浩洋让儿子辍学用AI上课，称其水平超同龄人。该公司由俞敏洪最早投资，曾负债9亿，后转型推出学习机业务。如今计划将‘AI学校’开到美国，正做相应市场适配调整。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。