「多智能体模型」共找到 10828 篇相关文章
李飞飞最新思考：语言模型救不了机器人
本文是对李飞飞的访谈编译。她指出语言模型在世界理解上有短板，空间智能是关键，还探讨了AI发展历程、世界模型重要性等，介绍其公司产品Marble，强调人人在AI时代都有位置。
2025年多款Deep Research智能体框架全面对比
文章从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南入手，对多个开源深度研究智能体框架进行架构解构与功能对比，还体验了商业化智能体应用，为使用者和开发者选工具框架提供参考。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
超棒！打造顶级智能体Claude Code的经验教训
Claude Code工程师Thariq文章受开发者盛赞，揭示打造智能体经验。提示词缓存是关键，要合理排列顺序；管理动态上下文需避免破坏缓存；为智能体选适配工具，随模型进化调整行动边界。
The Batch: 855 | 为智能体而生
总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。
直播预约 | 迈向用于演绎推理的诚实语言模型
本次讲座聚焦迈向用于演绎推理的诚实语言模型。当前语言模型难诚实推理，输入不足会产生无根据答案。为此制定多步骤任务，提出强化学习方法ACNCHOR，稳定学习过程、提高推理性能。
首个开源多模态Deep Research智能体，超越多个闭源方案
首个开源多模态Deep Research Agent登场，整合多种工具并优化决策。其WebWatcher技术方案覆盖全链路，实验中在四大核心领域领先主流模型，展现复杂推理和信息检索实力。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
大模型微调评测入门：看懂这些指标，才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”，评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标，给出实操步骤，还说明如何综合判断模型好坏，最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
刚刚，扎克伯格宣布成立Meta超级智能新实验室
Meta宣布进入超级智能赛道，扎克伯格成立Meta超级智能实验室，任命前Scale AI CEO为首席AI官。MSL整合多团队，Meta还投资Scale AI，为抢人才不惜重金，新团队成员来自顶尖实验室，Meta有独特优势。