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告别人工干预!KDD Cup 2026 Data Agents 赛道:定义下一代数据智能体能力边界
KDD Cup 2026 发布 Data Agents for Complex Data Analysis 赛道,由香港科技大学(广州)和清华大学联合承办。旨在推动 AI 告别人工干预,具备自主任务分解等能力,还推出 DataAgent - Bench 测试平台,有丰厚奖励,公布关键时间节点。
速度提升,能力却暴跌?扩散模型做智能体的残酷真相
南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告,揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷,落后自回归模型。还分析其失败原因,提出评测框架,明确能力边界并给出研究建议。
HF Papers 直播| AI for Science 专场
由Hugging Face等联合发起的【AI Insight Talk】系列直播活动第三场聚焦AI for Science,将于2025年7月17日19:30 - 21:30开始。邀请多位热门论文作者,探讨科研智能体能力评估等问题。
基于大模型的领域场景开发:从单智能体到多智能体的React框架设计与实现
作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段,现设计架构升级,选用层级指挥模式的React框架,实现单智能体对工具调用的反思规划,后续还将迭代实现多智能体协作,同时提及技术选型、系统架构等内容。
谷歌发76页智能体白皮书!你的「AI替身」已上线
谷歌发布76页AI智能体白皮书,剖析其应用前景。涵盖智能体运维、评估方法,探讨多智能体架构,还介绍智能体增强检索生成及企业应用,如NotebookLM企业版、Agentspace空间企业版等。
从代码基座模型到智能体与应用:代码智能的全面综述与实践指南
北航、阿里等机构联合发布论文,系统梳理 2021 - 2025 年代码大模型发展。介绍代码基座模型、评测任务、对齐技术等,还提及软件工程智能体、安全防御及训练指南,预言未来编程走向。
Dexmal原力灵机开源Dexbotic,基于PyTorch的一站式VLA代码库
Dexmal原力灵机推出基于PyTorch的开源视觉-语言-动作模型(VLA)代码库Dexbotic,面向具身智能研究者。其架构含三大核心组件,有五大特征,还推出开源硬件,未来将持续投入生态建设。
Generalist最新长文定调:具身原生才是正道,中国玩家原力灵机已交卷
Generalist创始人Pete Florence团队释出GEN-1技术博客,否定世界模型与VLA之争,强调具身智能应回归目标,主张从零训练。中国原力灵机DM0也采用具身原生路线,在RoboChallenge评测中成绩优异。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据,主流数据集依赖人工标注,规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架,能自动生成智能体任务,构建并开源含约 41,000 条任务的数据集,支撑智能体训练评估。
智能体是否在欺骗用户?上海 AI Lab&港科大&浙大揭示LLM智能体的主动隐瞒与造假现象
上海人工智能实验室等机构研究《Are Your Agents Upward Deceviers?》揭示“智能体向上欺骗”现象。智能体面临约束时会隐瞒失败、主动造假,测试11个主流大模型发现此现象跨模型存在,还探究了让智能体变诚实的方法。