「递归式自我提升」共找到 3161 篇相关文章
我在618主场，和3位顶尖技术博士聊了聊
本文讲述了作者在618与京东三位技术博士的交流。长林主导同品判别系统优化，采用模型蒸馏和数据筛选提升效率；星衍负责物流机械臂项目，强调打透场景；初雪专注语音识别，提升识别准确率和探索创新方向。京东还推出TGT计划吸引人才。
苹果应用商店ASO优化：Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍（进阶篇五）
ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略，旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。
Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！
论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。
Self-Evolving Agents，AI的“自我革命”
LLMs静态性成应用瓶颈，自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开，介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
模型的自我进化，可能真的开始了。
昨天Hermes Agent更新支持原生Windows，安装简单。它调用量超OpenClaw成榜首，与MiniMax M2.7组合迭代快，能长程干活、自主迭代解bug，还可复刻文档风格样式，两团队正合作后训练项目。
腾讯 Hy3 一手实测，Agent 能力提升不止一点
作者拿到 Hy3 模型测试资格，介绍其架构、性能和价格优势，还在 WorkBuddy 里实测它完成运营工作、选编辑助教、开发新功能等任务的效果，最后评价 Hy3 能力、价格、适配方面的表现，并分析 WorkBuddy 领先原因。
Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟，决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统，即 harness engineering。介绍其组件、设计原则，探讨模型与 harness 关系，还列举创业机会项目，最后推测下一范式是 Coordination Engineering。
AI 驱动的数据库心脏：如何让云原生「自我进化」
本文深度解析腾讯云自研云原生数据库 TDSQL - C，它融合 Serverless、AI 技术，解决传统数据库痛点。具备存算分离、智能伸缩、AI 预测等特性，能降本增效，还可全球部署，为企业数字化出海提供数据基座。