「多模态 Agent 模型」共找到 9639 篇相关文章
ROCK & ROLL！阿里给智能体造了个实战演练场 | 开源
阿里开源新项目ROCK，解决了智能体无法在真实环境中规模化训练的难题。它与阿里此前的RL训练框架ROLL配合，构成完整的智能体训练闭环，推开了Agentic AI规模化应用的大门。
金融AI武道大会开赛！四道业务真题，出题人：猜不到最优解
AFAC2026金融智能创新大赛开赛，赛题源于真实金融场景，如识别交易行为、还原金融文档等。它强调回归基础研究，探索模型产业价值，是今年金融AI领域值得关注的比赛。
有人只用API就猜出了GPT、Claude、Gemini的参数量？社区吵翻了
研究人员李博杰在arXiv发布论文，提出“不可压缩知识探针”评测框架，仅通过黑盒API调用逆向估算LLM参数规模，给出GPT-5.5等模型参数量估算，引发社区广泛讨论与争议。
LLM 的记忆问题「很快」就不再是问题了？
当前智能体范式转变，AI Memory 成核心基石，分化为「Agent Memory」与「LLM Memory」。开源项目 OpenClaw 引发热议，其「长效记忆」让 AI 记忆问题形成边界，不过 LLM Memory 仍面临挑战。
Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一
OpenAI发布Open Responses开放规范，获Hugging Face等支持，为智能体式AI工作流制定统一标准，减少API碎片化，支持多模态输入等，引发行业对厂商锁定和生态成熟度的讨论。
Meta Muse突袭：人手一台AI虚拟机，全天候干活！扎克伯格想让 AI 自己“挣回饭钱
本文详细介绍Meta于2026年9月推出的个人AI Agent产品Muse，讲解了其全天候后台运行、独立云端虚拟机、隐私保护等核心特点，梳理了研发历程，披露了分层商业化设想。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出，如今AI产品构建成本降低，但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径，如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等，也对AI未来发表看法。
基于百万亿 Token 的 AI 使用模式分析：趋势、拐点与未来｜PPT分享
近期OpenRouter报告《人工智能现状：基于OpenRouter的100万亿Token实证研究》，分析超100万亿个token的真实世界LLM交互数据，弥补LLM实际使用情况证据不足，揭示2024年转折及多方面发现。
「重要性采样」并不「重要」？快手清华ASPO攻克重要性采样权重错配
快手与清华合作团队发现大语言模型结果监督强化学习中，重要性采样机制“失灵”，存在权重错配现象。为此提出算法ASPO，在多基准测试中展现优势，训练更稳定。
Thinking Machines 发布 Tinker，重新定义 LLM 微调的边界
Thinking Machines 发布工具 Tinker，它是灵活的语言模型微调 API，采用‘责任分工’模式，让研究者专注算法创新，不用被运维细节拖累。此模式获 Karpathy 赞赏，目前 Tinker 开始内测，理念受欢迎。