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大模型Agent的下一阶段:可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下,研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统,设计四层渐进式架构,经《卡坦岛》实验,证明自我进化能力,不同模型表现有差异,代码级进化潜力惊人。
「AI黑客」来袭,Agentic AI如何成为新守护者?
AI 发展带来网络安全新威胁,如生成式 AI 诈骗、深度伪造等。业内共识是以 AI 对抗 AI,有模型防护、行业应用、政府协作三类尝试。青藤云安全推出全栈式安全智能体「无相」,革新安全思维。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法,采用自顶向下策略,实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
GEAClaw 来了:企业级“OpenClaw”,一只有商业头脑的龙虾
文章指出当前大语言模型解决问题多为收敛式,与商业问题需先发散再收敛的方式相悖。特赞发布企业级智能体系统GEA,其架构四层分工明确,能在市场洞察、社媒增长等场景发挥作用。
AI太难学?清华开源一批「学习虾」,免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC,它能将技术文档转化为零门槛学习课堂,还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台,OpenMAIC功能强大,应用场景广泛。
以「图」破局,HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代,大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》,其核心技术集成于MindSpore 2.8,能提升超节点异构资源协同效率,已在多项目落地。
刚刚,Claude独立攻克图论猜想,仅用31步!算法祖师爷高德纳震惊发文
Claude Opus 4.6仅用31步独立攻克图论猜想,算法祖师爷高德纳震惊发文,认为需重新评估生成式AI在数学研究中的作用。这标志着AI在自动推理和解决创造性问题上达到新里程碑。
ICLR 2026|人大&通义:别再只会堆上下文了!IterResearch用40K上下文轻松实现2048轮交互不退化
中国人民大学与阿里巴巴通义实验室团队提出 IterResearch 迭代式深度研究范式。它能让 Agent 在 40K 上下文下完成 2048 次工具交互且性能不衰减,解决了传统范式上下文臃肿问题,论文已被 ICLR 2026 接收。
不得了,这个新技术把视频压缩到了0.02%!
中国电信人工智能研究院的生成式视频压缩(GVC)技术,将视频数据压缩率干到0.02%,还能保持画面高清连贯和细节。它以‘用计算换宽带’为核心理念,在实测中表现优异,有诸多应用场景。
深度拆解:如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ?
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills,它是Anthropic提出的Agent能力注入方式,有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节,最后测试验证其效果和收益。