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美团提出首个语音交互GUI智能体,端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech,这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题,团队经多步骤研发,其性能评估表现佳,还给出招聘信息。
Scaling Law再现Agent领域!阿里提出训练新范式:在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来,大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳,阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练(Agentic CPT)新范式,开发AgentFounder模型,在多基准测试表现卓越。
DeepAgent:能够自主找工具的深度思考智能体,工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent,能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色,为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
GenEnv:智能体与环境模拟器之间的难度对齐协同进化 | 直播预约
训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性,为此推出 GenEnv 框架,它建立难度对齐协同进化博弈,能让智能体表现提升,减少数据使用量,为扩展能力提供数据高效路径。
端到端GUI智能体首次实现“犯错-反思-修正”闭环,模拟人类认知全过程
南洋理工大学MMLab团队提出框架GUI - Reflection,让端到端多模态GUI智能体有“自我反思”能力。它在各训练阶段引入“反思与纠错”机制,实验证明该框架能提升智能体能力。
腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos,颠覆了传统的数据分析
文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos,它是Tomoro的数据智能体,采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案,如解决多智能体一致性、提升查询响应等,还提及后续优化方向。
只需1/4预算,性能反超基线:阿里高德提出Tree-GRPO,高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索,在11个数据集中更省预算、表现更好,能在1/4预算超GRPO基线,解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。
智能体「卷王」诞生!干活自动配结项报告,1.5张截图就把事说清了
在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中,验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法,让智能体成“质检员”,主动留痕存证。它有三大突破,表现惊艳,简化训练准备,让AI更可靠。
A2A:多智能体的协作总线
文章介绍了A2A协议,它是多智能体系统的“协作总线”,能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例,还描绘了“智能体社会”愿景,并给出基于官方文档的实现示例。
The Batch: 922 | 面向智能体的管理系统
OpenAI 发布 Frontier 平台,用于编排和管理企业级 AI 智能体团队。它支持智能体构建、信息共享等,Cisco 等已试点,未来将更广泛开放。与 Microsoft 的 Agent 365 有不同侧重,企业对智能体集中管理需求渐显。