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科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南,提出三级分级系统,阐述构建流程与能力增强方法,涵盖知识组织、注入、工具集成,还提及基准评估和未来研究方向,促进AI与自然科学融合。
ACL 2025 | 大模型乱试错、盲调用?KnowSelf让智能体有「知识边界感知」能力
ACL 2025 论文《Agentic Knowledgeable Self-awareness》聚焦提升智能体「知识边界感知」能力。KnowSelf 方法让智能体自主调节知识运用,实验显示其性能优,还探索了智能体自我认知多方面影响。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型(LLM)的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构,它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标,还构建自动评估框架改进质量衡量,架构分离协调与业务功能。
只看图片就能学会压缩Token!浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%,精度不掉|CVPR 2026
多轮视觉问答成LVLM推理效率“照妖镜”,现有压缩方法在多轮场景翻车。浙大宋明黎教授团队与阿里联合提出MetaCompress框架,可根据图像生成最优压缩映射,实验验证其效果优,能平衡压缩率与精度。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式!自己找“窍门”,教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低,论文提出创新方法,让模型利用“推理抽象”,通过RLAD两玩家强化学习框架训练,在多基准测试提升性能,还分析了其作用、局限与未来方向。
这个推理模型:HRM ,只用2700万参数,超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM,它是全新循环架构,仅2700万参数、1000个训练样本,就在复杂推理任务上表现卓越,还引入近似梯度等方法,有推动通用计算变革潜力。
仅用图像也能Think:Google等提出一种视觉规划的全新推理范式!
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式,通过纯视觉表示规划,独立于文本。还引入VPRL框架,用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务,VPRL表现最佳,显著优于其他方法。
字节跳动2步突破,复杂文档布局解析,为啥如此惊艳?
文章指出现有文档图像解析方案有局限,介绍字节跳动的Dolphin解决方案。它采用分析 - 解析范式分两阶段解析文档,避免传统方法弊端,运行效率高,还给出训练方案、实战代码和试用链接。
整体工程:有机解决复杂演进系统中的问题
软件开发中项目延期、架构偏离等问题,常由非技术力量导致。整体工程将这些力量纳入技术决策,能解决复杂演进系统问题,还介绍了实践方法及好处。
一份最新具身智能中的世界模型&安全综述
本文分享2篇具身智能世界模型和安全挑战的综述。2025年10月的综述用三维坐标轴整合文献。还介绍世界模型分类、性能表现,围绕自动驾驶与机器人领域分析安全隐患并实证评估。