「持续协作」共找到 905 篇相关文章
GPT-5从零提出量子物理新想法，物理学家写成论文已登Physics Letters B
密歇根州立大学物理学家Stephen Hsu在《Physics Letters B》发表量子物理论文，核心思想由GPT - 5提出。论文探讨量子演化线性问题，推导出新算符可积性条件。他还分享与GPT - 5协作过程及体验，对人机协作前景乐观。
AI 原生研发范式：从“代码中心”到“文档驱动”的演进
文章讲述AI编程时代，用SDD解决上下文腐烂、审查瘫痪、维护断层问题，并提供人机协作SOP。介绍SDD理念、实操流程、团队协作方式，还提及资产沉淀、风险防范和常见问题解答，助力研发高效转型。
一个投资人与他的AI龙虾助手70天真实协作笔记｜甲子光年
恒海奇点创始人姜海舟分享与OpenClaw构建的AI Agent协作系统70天经验。他指出企业AI化瓶颈在信息结构，提出四个判断，包括AI缺信息、‘眼高手低’者赢、AI不裁人、‘吓尿点’临近，认为窗口期只剩3 - 6个月。
央企牵头！这个AI开源社区要让大模型跑遍「中国芯」
6月30日百度文心大模型4.5系列开源并登陆魔乐社区，该社区发起‘模型推理适配协作计划’，想让大模型跑遍中国芯。其升级工具中心和协作空间，联动产业力量，解决模型在国产芯适配难题，推动生态发展。
当 Kanban 不再管理人：Routa Kanban 如何管理 Agent Team
本文探讨了 Routa Kanban 如何管理 Agent Team，指出在 AI4SE 时代，多 Agent 协作进入日常软件交付需建设管理界面与工程护栏。Routa Kanban 把多 Agent 协作推进到‘管理驱动’，其价值在于将隐性约束显性化。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
24小时、78轮实验、持续迭代，AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计，通过分层编排和File - as - Bus等方式，在多任务上表现出色，为AI科研工程补上关键底座。
一个开源平台，编织起了Agent「互联网」
如今 Agent 单体能力强但系统分散，开源平台 Octo 应运而生。它由明略科技打造，可聚合 Bot，让其成为企业级资产。Octo 重写协作，有 Matter 沉淀任务，塑造 Taste 让 Agent 更懂用户，还有六种协作模式。
Anthropic智能体大会：Agent也会精神分裂，我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent，分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题，根源是内外层Agent能力认知断裂，修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。