多智能体迭代设计」共找到 4499 篇相关文章

产品应用7

【翻译】在 Codex 中使用 Goals:长时间工作的持久目标

文章介绍 Codex 中的 Goals,它是持久目标,能让线程跨多轮对话朝明确结果推进。阐述了 Goals 与普通 prompts 的区别、编写方法、活跃后的变化、设计方式及适用场景等,还通过案例展示其在研究任务中的应用。

GiantPandaLLM
新闻资讯7

马斯克“开大”,600亿重金收购Cursor

SpaceX 宣布将以 600 亿美元收购代码生成初创公司 Cursor,或支付 100 亿美元合作。此前 xAI 编程项目落后,3 月挖角 Cursor 核心人员。Cursor 受竞争压力且缺算力,合作有望提升模型智能水平。交易或影响 SpaceX IPO 估值。

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实战案例|当本体遇上 Agent:让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】

本文是“企业级本体应用”系列第三篇,探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱,是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责,通过案例展示用本体做规则判断和多维归类,凸显其优势。

AI大模型应用实践
新闻资讯8

零能耗降温6.1℃!新型透明车窗膜让汽车在烈日下自动散热

炎炎夏日汽车暴晒后升温快,现有贴膜技术难以散积热。韩美团队结合光学与纳米工程,设计出新型多层薄膜 STRC,能在高透光下为车厢零能耗散热,实车测试效果显著,还具环保和规模化应用潜力。

DeepTech深科技
新闻资讯7

颠覆无线电常识!新技术把干扰信号变算力,自动驾驶掉线难题有望解决

一项名为空中计算(OAC)的新技术有望颠覆无线网络系统设计标准,它能将无线信号干扰转化为计算能力,降低拥塞和能耗。目前已有原型机实现95%图像识别准确率,预计30年代走向标准化,但面临移动性等挑战。

DeepTech深科技
开源动态8

科研的回归:AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动

当前AI科研中,为提升性能指标,研究者投入大量精力做“增量式优化”,限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布,它基于智能体系统构建自动化方案,接管实验迭代,一周发现105个SOTA模型,推动科研回归原创。

AIGC开放社区
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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。

AGI Hunt
开源动态8

「百万级」视频推理数据集!30+顶尖高校联合发布

AI视频生成已能「画得像」,但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集,首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力,发现顶尖模型通过率仅68%,推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。

新智元
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比肩Claude Opus:阶跃星辰最强模型Step 3.5 Flash发布

阶跃星辰发布最强模型 Step 3.5 Flash,参数强大,性能与前沿顶级大模型并驾齐驱。其架构平衡算力与智力,有独特注意力布局;基础设施保障训练稳定;强化学习激发智能体潜能;评测数据显示战斗力强,未来还将持续优化。

AIGC开放社区
算法论文8

年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述

本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述,由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变,记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架,介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。

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