「智适应学习系统」共找到 2978 篇相关文章
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
月薪 3500 的 “机器人保姆” 来了！OpenAI 投资的家用人形机器人开售，AI 是核心驱动力
10月28日，OpenAI投资的1X Technologies推出的家用人形机器人NEO开售，早鸟价20000美元/台，也可月租。它硬件出色、AI驱动，能对话、处理家务并持续学习，核心是升级的硬件平台。
一个月狂揽2w+star，带你手搓自己的claude code！
Claude Code受广泛关注，但多数讨论抽象或为‘黑盒用法’。`learn-claude-code`项目对其深度拆解，通过12个课程教构建智能体载具系统，开源超一月揽34K star，还提供Web交互平台。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
字节清华智能体自动写CUDA内核，比torch.compile加速2.11倍
字节Seed与清华AIR团队开源CUDA Agent，在GPU内核优化基准KernelBench上成绩优异。它是大规模智能体强化学习系统，训练数据经多阶段构建，分阶段训练，全面超越商业模型，还开源了训练数据集。
Gemini 3预训练负责人警告：模型战已从算法转向工程化！合成数据成代际跃迁核心，谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”，Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出，谷歌转向“做系统”，AI进入“数据有限”阶段，合成数据等构成未来进化路径，还分享了预训练热点与挑战。
别养龙虾了，硅谷Agent新潮流是「爱马仕」
免费开源的Hermes Agent上线一个月霸榜GitHub Trending，标星超6.66万。它强调持续学习和自我进化，能自动提炼可复用技能。安装门槛低，支持多系统，还原生支持个人微信。
让GPU不再摸鱼！清华蚂蚁联合开源首个全异步RL，一夜击穿14B SOTA
清华与蚂蚁联合开源AReaL - boba²，实现全异步强化学习训练系统，解耦模型生成与训练流程，大幅提升GPU利用率。14B模型在多个代码基准测试达SOTA，性能接近235B模型。
比 BeautifulSoup 快 784 倍！这个自适应爬虫框架，我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling，它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题，具备极速爬取、自适应解析等核心功能，适用于电商数据采集等场景，还给出使用方法和项目地址。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。