「协同困境」共找到 573 篇相关文章
NeurIPS 25 | 中大&UC Merced等开源RAPID Hand，重新定义多指灵巧手数据采集
来自多机构研究者联合提出全新开源高自由度灵巧手平台 RAPID Hand。它能解决硬件瓶颈问题，实现稳定、高质量数据采集。其软硬协同优化，在操作表现与稳定性上优于现有方法，还具备低成本等优势。
AI低质代码泛滥、API经济盛行，老牌科技厂商 F5 如何应对大模型应用“后遗症”？
F5亚太区CTO Mohan Veloo指出AI编程工具带来安全、低质代码、‘黑盒子’等问题。F5调查显示企业业务AI驱动下，安全成挑战。F5推出ADSP平台应对，还发布AI Gateway、AI助手等产品。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算（HPC）在大模型时代的重要性，以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术，陈文光、翟季冬等助力大模型训练，武永卫团队优化推理，张悠慧探索类脑计算。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
国产黑马自优化「超级大脑」，全闭环Agent杀疯！一站式AI原生基建来了
AI加速落地，行业需可持续进化系统框架。清华系中数睿智将全新框架集成到语思智能平台，其5D - RAG框架破传统RAG痛点，且在多领域落地，为产业智能升级提供路径。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
7B模型“情商”比肩GPT-4o，腾讯突破开放域RL难题，得分直翻5倍
腾讯混元AI数字人团队提出RLVER框架，解决开放域RL在真实交互中的‘情商’优化困境。经其训练的Qwen2.5 - 7B模型在情感对话基准得分跃升，比肩顶级商用模型，团队还有诸多启发性发现。
南大等8家单位，38页、400+参考文献，物理模拟器与世界模型驱动的机器人具身智能综述
当下，具身智能成研究热点。南大等8家单位学者撰写综述论文，指出物理模拟器与世界模型融合是实现具身智能的潜力路径。论文系统梳理两者协同推动机器人演进全貌，还提出分级标准等内容。
KAG-Thinker：「结构化」思考新范式，支持逻辑严谨的大模型复杂推理
近日，蚂蚁集团知识引擎团队协同高校发布 KAG-Thinker 模型，是 KAG 框架重要迭代。它聚焦复杂推理，建立结构化思考范式，实验显示其性能在多数据集上有提升，还在医疗问答验证了专业领域有效性。
面向多工具任务调度的两种路径：MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题，介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架，分析了不同场景下的适用性，还探讨了二者未来的协同融合方向。