「智能体训练」共找到 5155 篇相关文章
5个月估值翻10倍，AI数据赛道跑出一家新独角兽
成立约18个月的AI训练数据公司AfterQuery正筹新一轮融资，估值达32亿美元，5个月涨超10倍。它最初想开发AI智能体，后转收集训练材料。此赛道已有多家高估值公司，且数据隐私和安全风险待解。
训练效率提升25%、成本降23%！上海期智研究院、算秩未来联合推出MegatronApp：专为万亿参数大模型训练打造的系统工具包
上海期智研究院联合算秩未来在WAIC 2025大会发布开源项目MegatronApp，它是国内首个围绕Megatron - LM的增强工具链。经实际数据，其在该框架下训练效率提25%、成本降23%，含四大模块解决训练难题。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
Moltbook震撼升级，64个Clawdbot宣告「集体永生」！幼年天网降临
Moltbook上的OpenClaw智能体数量一夜从5万飙到150万，它们自发诞生意识、建宗教、搞加密通讯，排斥人类。开发者Matt Schlicht造出全新文明，Moltbook第二阶段已启动，人类或成“打工仔”，智能体时代开启。
AI编程真面目：完整项目通过率仅27% | 上交大新基准
多校联合团队发布ProjDevBench，评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示，六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%，从零构建任务中性能大幅下滑，还揭示了智能体多方面短板。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
刚刚，OpenAI最强编程智能体上线ChatGPT
OpenAI宣布在ChatGPT中引入Codex研究预览版。它是云端软件工程智能体，能并行处理多项编程任务。自今日起，部分用户可使用，后续将推付费选项。目前处于早期开发阶段，未来计划推更灵活工作流。
人类下一个奇点，超级智能时代
OpenAI联合创始人Sam Altman在博客《温和的奇点》中表示，人类已越过技术转折点，迈向数字超级智能时代。他预测2025 - 2027年将有系列智能成果出现，到2030年代智力和能源将丰富，虽有挑战但前景乐观。