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56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能

生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。

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强化学习+大模型记忆:Mem-α,让智能体第一次学会“如何记忆”

在大语言模型发展中,‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限,Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系,解决记忆难题,在性能、泛化等多方面表现出色。

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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。

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智能体大语言模型中的人类自适应协作

尽管大语言模型有进展,但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制,结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色,为构建 Agentic 系统提供指导。

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阿里智能体多轮推理超越GPT-4o,开源模型也能做Deep Research

通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer,其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径,也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色,团队还对其未来应用做了展望。

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SimpAgent (ICCV2025 Highlight):上下⽂简化重塑GUI智能体,更少计算,更强性能

在多模态大模型加持下,纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向,但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent,从上下文简化建模入手,实现更快更强性能,工作被ICCV 2025录用。

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美团智能体SOTA模型LongCat-Flash-Thinking-2601开源

美团龙猫团队开源智能体推理模型LongCat - Flash - Thinking - 2601,总参数5600亿。该模型在多方面有卓越表现,团队通过构建数据、模拟环境、采用强化学习策略及设计高效架构等,使其比肩闭源模型。

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现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此,伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench,能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。

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2025年具身智能赛道爆发,全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资,其商用机器人Moz1实力强,自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色,以独特商业策略布局万亿市场。

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