「多智能体模型」共找到 11051 篇相关文章
Langchain回应OpenAI：为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit，LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同，可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题，还给出不同复杂度问题的解决方案。
「只参与，不参赛」奖牌数却仅次于宇树，这个幕后玩家如何做到的？
2025年世界人形机器人运动会，宇树科技获奖最多，没参赛的加速进化T1获奖牌数排第三。这家新公司选不同发展路径，重产品与生态，技术应用于多场景，有望成行业‘苹果’。
西湖大学王东林团队论文：机器人需要“通古今，知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA：Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》，介绍HiF-VLA模型，它以“运动”表达时间信息，实现稳定连续决策，性能提升且计算成本低，推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
Claude Code is All You Need
Anthropic内部把Claude Code当万能助手。它核心理念是“一切皆文件”，能管理文件、日志和待办事项，还可打通Apple生态。MCP让其获取更多上下文。社区用户分享了在多场景的使用体验和技巧。
CVPR 2026｜DROID-W：复杂室外动态场景，也能稳定SLAM
苏黎世联邦理工与微软团队提出 DROID - W 动态 SLAM 框架，即将发表于 CVPR 2026。它不预设动态物体，从多视角观测识别不可靠区域，还提出交替优化方案，在多个数据集表现优。
MIT这篇RLM论文，给出了Scaling的另一种可能~
当大家普遍认为解决长上下文问题要靠扩大模型上下文窗口时，MIT 最新的 RLM 论文提出新路径。其 code 已开源，能实现无界上下文处理，可让任意大语言模型处理 10 万 +token。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
陶哲轩都惊了！o3首战「AI奥数」碾压夺冠，开源军团仅差5分狂追OpenAI
AI界奥数杯重启，OpenAI o3首参赛，算力拉满时以47分夺冠。测评显示在奥数数学推理上，商用和开源AI差距缩小，开源即将追上商用模型。报告完整测试结果已放出。
冗长响应缩减80%，DeepSeek GRPO获得颠覆性改进，微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO，能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO，可同时优化多响应属性，团队还提出自适应难度变体，实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
谷歌深夜放出「创世引擎」Genie 3！一句话秒生宇宙，终极模拟器觉醒
谷歌DeepMind推出通用世界模型Genie 3，能以每秒20 - 24帧速度实时生成720p画面，一句话即可生成动态世界，可模拟物理、自然等多种场景，但也存在有限动作空间等局限。