「多智能体大语言模型」共找到 9745 篇相关文章

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当AI开始重写自己:EverMind的自进化智能体框架Raven,正在定义数字生命的下一个形态

机器之心发布文章,介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景,指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段,以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。

机器之心
算法论文8

视频生成不再「断片」:OneStory给模型装上「选择性记忆」,跨镜头讲故事人物场景始终如一丨CVPR'26

多镜头视频生成挑战大,现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory,为多镜头视频生成建立跨镜头记忆机制,可生成连贯长视频,在复杂叙事中保持一致。

量子位
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CES深思考:没做人形机器人的石头,如何抢占家庭具身智能第一入口?|甲子光年

2026年CES上,石头科技推出全球首款能扫楼梯的轮足扫地机器人G - Rover,它重新定义空间维度,可在台阶稳定作业。石头科技以场景需求定义形态,研发围绕用户需求,在全球市场表现出色。

甲子光年
产品应用8

“神级模型”Gemini 3.0实力刷屏!联手谷歌全新氛围编程工具重塑前端,如今只差官宣

谷歌发布“vibe coding”版AI Studio,产品形态向可视化构建转变。有迹象显示Gemini 3.0将发布,二者结合或重塑前端开发。AI Studio速度快、易用,Gemini 3.0在前端开发测试中表现出色,谷歌借此参与AI竞赛。

InfoQ
产品应用7

10个Agent一键组队:并行智能体协作,端到端交付从24h缩减到4h!

过去写代码靠程序员手动输入,即便有Copilot等工具,仍需人主导。并行代理出现后,程序员可调用多个AI并行工作,将端到端交付时间从24h缩减到4h,思维方式也需转变,对工程师能力要求也有变化。

新智元
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SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练,让3D高斯「听懂人话」的一跃

文章引入 SceneSplat,首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法,提出自监督学习方案,构建发布 SceneSplat - 7K 数据集,在多个实验中达 SOTA 效果。

机器之心
推荐文章7

关于现代GPU体系结构内存一致性(Memory Consistency)模型的一些猜想(二)——同步性能

文章聚焦GPU应用层面,通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试,发现scope越小同步性能越好,内存屏障开销随scope增大而增加,还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。

GiantPandaLLM
算法论文8

链式思维是幻象吗?从数据分布视角重新审视大模型推理,马斯克回复,Grok破防

亚利桑那州立大学研究发现,思维链(CoT)推理可能只是对训练数据分布内模式的复现,输入与训练数据分布有差异时,推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题,对实际应用提出警示。

机器之心
产品应用7

Proactor AI:首个自主行动的AI 智能体,无需唤醒,就能主动识别对面是个骗子

Proactor AI v1.0发布,号称是世界首个「自主行动」的AI队友。它能感知、思考并自主行动,如识别骗局。还提供主动式AI服务,应用场景广泛,用户反响热烈,带来人机交互范式转变。

AGI Hunt
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搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好

当前 Agentic RAG 落地有挑战,UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本,训练快且效果好,解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题,在通用和医学 QA 任务中表现出色。

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