「工程化流程」共找到 2015 篇相关文章
从答题到做实验：SciAgentGym让大模型进入科学工作流
复旦大学NLP实验室提出SciAgentGym，为科学智能体搭建工作流环境，还设计了评测集SciAgentBench。实验显示模型接入工具能提升成功率，但长流程任务性能下降。论文还提出SciForge构建训练数据，提升了模型表现。
写给Agent的Loop，关键不在循环那六行代码本身
最近‘别再一句句给Agent写提示词，去写循环’说法火了。虽循环代码简单，但关键在模型周围。循环工程有四大难点，角色也从操纵Agent变为设计系统，不过此说法也有反对声。
安卓党狂喜！Open-AutoGLM让手机自己订外卖、抢票、刷小红书
Open - AutoGLM是能让手机自己干活的黑科技，给手机装了「AI打工人」。它整合视觉语言模型与ADB远程操控技术，适配50 + 款主流应用，自带安全边界，普通人易安装，开发者可自定义流程。
OpenAI 官方博客：用技能（Skills）加速开源项目维护
OpenAI用Codex改变维护OpenAI Agents SDK仓库方式，通过仓库本地技能、`AGENTS.md`文件和GitHub Actions，将工程工作变为可重复工作流，提升开发效率，还介绍了配置、技能架构及使用注意事项。
DeepMind率先拿下IMO金牌，却被OpenAI 抢先发布了……
2025年IMO成绩公布，中国队获团体第一，DeepMind和OpenAI模型都达金牌水平。但DeepMind因内部验证和规定未及时官宣，OpenAI抢先发布，引发科技巨头竞争、速度与流程等多方面讨论。
ICLR 2025新成果：文档检索“降本增效”，从此“开挂”
传统文档检索系统处理视觉信息丰富的文档存在瓶颈，ColPali方法直接从文档页面图像生成多向量嵌入，简化流程、提高性能、降低延迟。ColQwen - Omni在其架构上扩展到图文+音频多模态匹配。
让沉默三千年的甲骨开口：首个模仿人类专家工作流的辅助释读系统
近日，华中科技大学等联合团队推出首个模拟专家释读流程的人工智能系统AlphaOracle，辅助甲骨文破译。它整合多类资料，形成证据链，经专家评估，有较高评价且能节省分析时间。
AI 的本质不是算力，而是「上下文革命」
上交大刘鹏飞团队提出人工智能本质是“上下文革命”，在论文中把“上下文”提升为智能系统核心结构，提出“上下文工程”学科框架，通过实验揭示智能发展规律，为AI发展指明新方向。
让Agents更聪明，3招搞定记忆管理~
文章深度分析开源项目Memori，探讨Agent记忆管理。它将记忆分短期和长期，通过三个Agent协同工作实现长短期记忆功能，使记忆成结构化知识库，且能无缝衔接多种API。
科研智能体「漫游指南」—助你构建领域专属科研智能体
该综述提供科研智能体构建指南，提出三级分级系统，阐述构建流程与能力增强方法，涵盖知识组织、注入、工具集成，还提及基准评估和未来研究方向，促进AI与自然科学融合。