「五级能力论文」共找到 3995 篇相关文章
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题，开源
大模型训练后知识和记忆不再增加，智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源，提出Mem0和Mem0g两种方案，在不同场景表现出色，已获多应用，还提供SaaS服务。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
超越O4-mini，多模态大模型终于学会回头「看」：中科院自动化所提出GThinker模型
现有多模态大模型在通用场景推理有瓶颈，缺乏对视觉线索校验与再思考能力。中科院自动化所提出GThinker模型，有创新的「线索引导式反思」模式，经两阶段训练，性能超O4 - mini，论文等已开源。
具身AI当立！这是我分析完7篇最新Paper得出的结论~
作者分析7篇来自蚂蚁、小米、高德的具身AI论文，认为行业要变天。蚂蚁打通全链路并开源，小米让VLA在消费级显卡跑，高德重构数据和架构。具身AI正从‘手工业’走向‘工业革命’。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
超越英伟达Describe Anything！中科院 & 字节联合提出「GAR」，为DeepSeek-OCR添砖加瓦
中科院与字节联合提出「GAR」，为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力，通过引入新组件，兼顾细粒度与全局上下文，在多测试集表现优异，且代码等已开源。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。