「五层信任体系」共找到 759 篇相关文章
人大高瓴-华为诺亚：大语言模型智能体记忆机制的系列研究
中国人民大学高瓴人工智能学院与华为诺亚方舟实验室聚焦大语言模型智能体记忆能力，形成含综述论文、数据集和工具包的研究体系。探讨记忆概念、重要性、实现与评测方法，还构建评测榜单、实现工具包。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger：当合成数据涌入训练集，如何为数学题做体检？
随着合成数据增多，模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark，覆盖问答两端，评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据，证明错误标签可作监督信号。
让 AI Scientist 真正“做出材料”， 鼎犀智创完成数亿元 Pre-A 轮融资
AI新材料研发公司鼎犀智创完成数亿元Pre - A轮融资，资金用于模型及技术研发等。该公司技术路线独特，案例显示能大幅缩短研发周期，还将中试放大纳入体系，推动材料研发走向平台化。
Agent的上限，可能不在模型，而在团队知识
文章记录安全中心团队搭建AI知识体系的实践，指出Agent输出质量取决于知识质量，分析传统知识库问题，介绍AI时代知识库转变、目标设定、搭建步骤、知识飞轮及避坑指南，还展示建设后的变化。
AI浏览器这百亿大蛋糕，谁也没吃到？
2023年大模型火时，AI浏览器被视为百亿创业项目，曾诞生创业热潮。但三年来，它未能让用户换掉传统浏览器，经历从加AI助手到与Agent结合阶段，面临权限、信任等问题，未获主流认可。
李飞飞LeCun疯狂加注！这匹中国黑马，已在因果AI暗战6年
世界模型成AI核心战场，背后是行业向因果科学转向。多数人2026年关注“因果”，中国零犀科技早在2020年就探索因果AI，自研因果大模型，搭建工程架构，将能力融入业务体系，提前布局优势凸显。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
谷歌推出Googlebook：为Gemini重新造一台笔记本
谷歌宣布推出全新笔记本产品线Googlebook，专为Gemini AI打造。它融合Android和ChromeOS体系，有Magic Pointer等新功能，与Android手机协作顺畅，还新增Quick Access功能，首批设备由多厂商合作生产，今年秋季发布。