「AI智能体推理框架」共找到 11964 篇相关文章
从“造工具”到“用仓库”：RepoMaster，驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师！
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库，其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架，效率高，设计科学。
网易游戏 Tmax 平台实践：基于 Fluid 的云原生 AI 大模型推理加速架构
网易游戏打造 Tmax AI 机器学习平台，但大模型推理业务规模爆发带来资源弹性等挑战。经评估，选用 Fluid + AlluxioRuntime 构建三层架构，有自动预热等配置，带来性能、成本等多方面收益。
Devin 教你做 Agent：把 AI 当做需要指导的初级开发者
Cognition团队发布编程智能体实践指南，以把AI当初级开发者的心智模型为基础。介绍与智能体沟通原则及融入日常工作流的场景，还分初、中、高级给出任务处理方法，也提及局限性、使用建议和安全管理等内容。
AI版Office全网首测，键盘鼠标彻底退休！打工人沸腾
昆仑万维天工超级智能体（Skywork Super Agents）结合Deep Research和通用Agent优点，带来AI版office。它有超能Office「六件套」，六大卖点亮点足，具五大自研硬核实力，填补市场空白，有望成智能体赛道黑马。
Sam Altman最新采访：我们即将破解超级智能，但社会可能依然糟糕，人形机器人是终极梦想
Sam Altman在访谈中分享对未来5到10年AI见解，涉及AI发现新科学、人形机器人、超级智能悖论等，还谈到OpenAI蓝图、能源供应及行业竞争，爆料扎克伯格天价挖人。
阿里亲身入局具身智能！Qwen内部组团，通义千问技术负责人带队
阿里Qwen团队组建具身智能小分队，由通义千问技术负责人林俊旸带队。外媒称这是阿里最明确的物理AI系统探索，此前阿里已有投资布局，此次是其AI战略关键落点。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
硅谷天价挖人挖疯了！AI人才大缺血咋办？我方更优答案新鲜出炉
AI发展中人才成关键变量，全球AI圈抢人激烈，Meta高价挖角，国内企业也各有培养计划。AFAC2025金融智能创新大赛由多方联合举办，成为筛选复合型人才的有效方式，正推动行业生态繁荣。
新“SOTA”推理模型避战Qwen和R1？欧版OpenAI被喷麻了
“欧洲的OpenAI”Mistral AI发布首款推理模型Magistral，却再遭质疑未与最新版Qwen和DeepSeek R1对比。该模型亮点是支持多语言推理，以纯RL方式训练，为LLM强化学习提供新范式。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。