「大模型Agentic推理框架」共找到 9822 篇相关文章
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。
浪费20亿Token之后，我做了一个帮自己定义目标的Skill。
作者在浪费20亿Token后，开源了帮定义目标的Leader.skill。它能将模糊需求转为清晰目标，适用于多模型组合。还阐述人类与Agent交互范式转变及目标定义要点，给出目标七问方法论。
AI点外卖哪家强，美团LongCat团队做了个全面评测
美团LongCat团队发布贴近生活场景的大模型智能体评测基准VitaBench，以三大高频生活场景为载体，构建含66个工具的评测环境。评测显示现有智能体与应用需求差距大，该基准已全面开源。
刚刚，DeepSeek-V3.1「终极版」重磅发布！最大提升超36%，V4/R2还远吗？
DeepSeek最新模型DeepSeek-V3.1-Terminus发布，解决了此前输出随机带「极」字、中英文混杂等问题，在多个基准测试中成绩提升，最大提升超36%，Agent能力也有进步，还引发网友对V4/R2的期待。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
夸克高考，背后藏着的其实是垂类场景「深度研究」方法论
夸克早在2019年就提供高考志愿填报服务，今年推出“志愿报告”功能。其“志愿报告”Agent已生成超1000万份报告，采用PDCA模式给出指导。夸克构建可信度体现在数据库和自研模型上，还降低了幻觉率。
我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业，用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成，选教育领域做考研调剂志愿填报，用agent完成工作。产品销售不错，作者虽有心理波动但坚持，未来想尝试新领域。
马斯克Grok 4.6重回一梯队！更低价格反超Fable 5，这Cursor是真没白收购
马斯克携Grok 4.6让SpaceXAI重回大模型牌桌。它跑分超GPT - 5.6 Sol和Fable 5 Max，价格更低。此次升级聚焦长程agent任务，还发布了Grok Bot智能体，后续Grok 4.7也将登场。