「大模型Agentic推理框架」共找到 9769 篇相关文章
ClockBench:一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间,人类平均准确率89.1%,最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差,却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷,对评估有启发。
给龙虾定MBTI、发工牌,还让龙虾偷技能…打工人得适应新环境了
AI圈掀起“养龙虾”热潮,智谱、腾讯纷纷发布相关产品。极客和开发者对龙虾进行实测,它不仅能用于打造赛博宠物、线上办公室,还能完成视频剪辑、教辅、营销等工作。同时,Agent框架让大模型进入业务线,飞书成合适的工作台。
流式意图检测+永久记忆,NUS&NTU发布Pask:把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask,采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构,实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块,经测试效果良好。
靠AI破解癌症,初创公司融下3000万刀!新目标:建10亿单细胞数据集
福布斯介绍,初创公司Tahoe Therapeutics融资3000万美元构建活细胞AI模型,估值达1.2亿美元。该公司已研发出针对一种主要癌症亚型的候选药物,还开源数据集,与其他公司合作开发AI agent。
5万人抢光「阶跃龙虾」:3分钟一键部署,「养虾」终于变简单了
3月12日「阶跃龙虾」上线,提供5万个免费体验名额。此前阶跃星辰自研的Step 3.5 Flash模型在OpenRouter平台霸榜。其一键部署功能简化养虾流程,且云端版本支持7×24小时在线,国产厂商正推动AI Agent使用范式转变。
吴恩达年终总结:2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出,今年推理模型性能提升但有成本,AI人才争夺激烈、薪酬高,数据中心建设投入大,智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
Tabbit浏览器实测:AI终于学会帮我上网干活了
本文实测Tabbit浏览器,它刚正式发布且免费。与Arc、Atlas不同,Tabbit切换成本几乎为零,有智能标签整理、妙招功能、Agent智能代理等,还内置多个国内外大模型,但脚本妙招和智能标签整理有改进空间。
MSRA首测AI从零建仓库:能写、能跑,但不一定对丨ACL'26
微软亚洲研究院工作RepoGenesis被ACL 2026高分录用,它是面向多语言、仓库级、端到端Web微服务生成的基准。输入贴近实际,用多维度评测开源Agent和商业IDE,还拓展模型微调。但也有边界,未模拟真实复杂需求。
阿里+清华发现80/20法则:LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现,训练大语言模型(LLM)推理时,真正关键的是20%的高熵token,其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习,效果超全量训练,还提出RLVR训练策略提升效率。
告别“对讲机”时代:面壁智能给 AI 装上了“神经末梢”
2026 年初,OpenClaw 等开源项目让 Agent 概念爆火,但存在延迟、隐私等问题。面壁智能发布 9B 小模型 MiniCPM - o 4.5 和硬件开发板松果派,解决 AI 本地运行痛点,推动其从云端到端侧进化。