「双向规划机制」共找到 1242 篇相关文章
名师一定出高徒？清华团队最新揭秘：别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」
当下大模型后训练中，On-Policy Distillation（OPD）成明星技术，业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现，换更强Teacher，Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件，深挖对齐机制，还给出拯救失败蒸馏的方法。
OpenAI也缺卡！僧多粥少，自曝内部抢卡抢到发疯
OpenAI正面临绝对的算力稀缺，总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重。算力是创新根本驱动力，因资源有限，许多产品无法发布，如ChatGPT Pulse部分功能仅对Pro用户开放。OpenAI有资源分配机制，但平衡各团队需求不易。
Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布，Java智能体开发进入新时代
2025年AI智能体爆发，Java智能体构建需求激增。Spring AI Alibaba 1.0发布，是基于Spring AI的AI框架，提供多智能体框架、生态集成等核心能力，助力Java智能体开发，还规划了持续迭代、可观测评估等功能。
机器人需要一个「思考系统」：τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕，具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限，上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA，提出分层架构和新推理机制，用大量真机数据训练，在长程任务表现出色。
AI 原生应用全栈可观测实践：以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例，介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点，提出阿里云 AI 全栈可观测架构，剖析大模型应用可观测技术，分享实战案例，还给出未来规划。
当EDA（消息驱动架构）遇到AI Agent：消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程，阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因，分析消息队列与AI Agent的融合点，介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能，还展望了AI与中间件的双向进化。
阿里Qwen3一大波更新：代码生成、视频、图片、语音全都有
阿里Qwen3迎来一大波更新，涵盖多个模型。如Qwen3-Max在代码与智能体表现卓越；Qwen3-VL是强大视觉语言模型；Qwen3-Omni是全模态模型；还有图像编辑、同传、安全防护等模型及旅行规划师等应用。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
DeepDiver-V2来了，华为最新开源原生多智能体系统，“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统，采用“团队作战”模式，在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor，有智能任务分解等优势，训练也有新机制，昇腾NPU集群加速。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。