「开发团队模型」共找到 10106 篇相关文章
阿里巴巴新论文:让LLM学会管理记忆,告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时,记忆管理靠人工规则,效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略,AgeMem框架统一长短期记忆管理,经三阶段训练,效果显著。
颠覆传统认知!顶尖架构师眼中,决定职业生涯上限的不是技术能力|独家对话一线架构大佬 Christian Ciceri
在软件开发与AI浪潮融合背景下,架构师面临新挑战。InfoQ采访Apiumhub联合创始人Christian Ciceri,探讨‘可度量、可演化的架构’理念及AI影响,Ciceri强调AI辅助而非替代人,架构需团队共创。
混元开源PhoneBuddy-4B与5篇系列论文:多项手机Agent真机评测超过GPT-5.4
腾讯混元Phone - use Agent团队发布PhoneBuddy - 4B及5篇系列论文。研究探讨如何训练真实可用的Phone - use Agent,采用Real + Mock方式,实验显示该方法提升效果显著,4B模型多项任务超GPT - 5.4。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核?首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”,Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试,发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%,部分危险操作绕过审核。
全面战胜ReAct!斯坦福全新智能体推理框架,性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP,在长上下文任务中全面超越ReAct,性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题,虽成本增加,但在关键任务表现出色,潜力巨大。
让机器人「摸到」世界,复旦系新智具身完成近亿元天使轮融资
触觉具身智能成机器人与物理世界交互关键。新智具身获近亿元天使轮融资,背靠产学研融合与政策支持。其打造视触觉传感器等核心能力体系,解决触觉数据采集与模型融入难题,已切入工业场景。
从数据分布视角,重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链(CoT)推理。指出CoT并非真正推理,而是模仿,其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化,提醒勿过度依赖。
谷歌新发现:DeepSeek推理分裂出多重人格,左右脑互搏越来越聪明
谷歌研究表明,DeepSeek - R1等顶尖推理模型解题时,内部会自发“分裂”出不同性格虚拟人格,像在进行社交、辩论会,且越“吵”越聪明。团队借助SAE解码其脑内群聊,还发现‘哦!’能提升推理准确率。
RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。
具身智能大脑+首个SaaS开源框架,智源研究院刷新10项测评基准,加速群体智能新范式
智源研究院推出通用具身大脑RoboBrain 2.0与全球首个具身智能SaaS开源框架RoboOS 2.0并全部开源。前者突破主流AI模型瓶颈,后者实现大脑云端优化与小脑技能免适配注册,降低开发门槛。