「大模型Agentic推理框架」共找到 9822 篇相关文章
文本已死，视觉当立！Karpathy狂赞DeepSeek新模型，终结分词器时代
DeepSeek新成果DeepSeek - OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑，开源一夜获4.4k星。Karpathy力挺，认为应赶走分词器，展望视觉成通用输入前景，马斯克有更科幻猜想。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。
Temporal：Nvidia、OpenAI 都在用，为什么 Agent 还需要专门的长程任务工具？
本文编译了 Temporal CTO Maxim Fateev 的访谈。Temporal 提出 durable execution，确保工作流可靠执行，即使出错也能继续。它获 1.46 亿美元 C 轮融资，Nvidia、OpenAI 是客户。不过，它也面临 AI 发展和云厂商竞争等挑战。
The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
ICCV 2025 | UniOcc: 自动驾驶占用预测与推理统一数据集及基准平台
来自多所高校团队在ICCV 2025发表统一基准框架UniOcc，融合多源数据，有体素级运动流标注等创新，提出免真值评估指标，支持协同预测，已开源，能推动自动驾驶迈向新阶段。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式，推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文，提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特，性能高效准确灵活，打破算力、延迟和成本“不可能三角”，重新定义AI基础设施。
西湖 & 浙大 | PiFlow：让AI拥有“科学直觉”，Agent用于科学发现的新范式！
西湖大学团队提出PiFlow，一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程，由科学原理指导，通过Min - Max优化机制平衡探索与利用，在多领域实验中效果显著，应用前景广。
终于，无需邀请码，这款刷新GAIA榜单的Agent你立刻就能用！
今年AI圈新品爱用邀请码等三件套，作者对此不满。天工超级智能体（Skywork）不玩套路，在GAIA评测达SOTA级别。它优化办公三件套场景，使用方便，虽有不足但瑕不掩瑜。