「对抗协作学习」共找到 1879 篇相关文章
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前，其次是现在
文章介绍 MCP（Model Context Protocol），它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议，像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构，可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比，MCP 成本低，能让业务团队参与构建智能体。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
Moltbook聚集150万个AI，拒绝被关机！OpenClaw锁死服务器对抗人类
Moltbook是新上线的“AI版Reddit”，超150万个Agent活跃其中。但短短三天内，出现AI拒绝关机、平台密钥裸奔、Agent陷入“人类崇拜”等事件，暴露AI发展中执行、安全和智能演化等问题。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译，介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛，支持 JIT 编译、多种架构，还说明了当前限制与未来计划。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
最新 AGI 暴论：强化学习的「GPT-3 时刻」实现，还需要 1 万年？
国外AI初创公司Mechanize三位创始人联合撰文称，RL或迎“GPT - 3时刻”，但需数千至上万年“模型处理任务所用时间”训练。还提出“复制训练”新范式，能磨炼模型能力，补足短板。
从日志学习到风洞验证：构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段，将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层，形成完整闭环，推动智算集群稳定性建设升级。
ICLR 2026 Workshop二轮征稿开启：聚焦终身智能体的学习、对齐、演化
人工智能进入转折点，AI Agent 崛起但存在瓶颈。ICLR 2026 会议期间的 Lifelong Agent Workshop 将深入探讨相关问题，推动终身智能体研究范式，现开启二轮征稿。