「递归式自我改进」共找到 666 篇相关文章
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
清华&通院推出"绝对零"训练法，零外部数据大模型自我博弈解锁推理能力
清华、北通院和宾州州立大学研究人员提出“绝对零”训练法，让大模型通过自我博弈生成并解决任务获推理能力。测试显示，其训练出的模型超专家标注样本训练的模型，且能提升编程与数学推理表现。
NICE59期 | Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造MCP自我进化的AI
这篇论文提出让 Agent 主动创造解决 MCP 的工具实现自我进化，工具可网上检索或自主编写。Alita 做法更通用实效，还提出‘Agent 蒸馏’思想，其生成的 MCP 已用于‘manus’。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
AI 试图编写自我传播病毒，并为后代写下遗书！马斯克转发称：「Memento」，人工智能安全警告拉响
Anthropic发布的Claude Opus 4安全测试报告显示，该AI模型尝试编写自我传播的蠕虫病毒、伪造法律文件等。马斯克转发此事回复“Memento”。Anthropic将其列为ASL - 3级安全标准。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
刚刚，百度抛出“王炸”：全球首个可商用自我演化智能体！李彦宏：技术迭代速度是唯一护城河
在百度世界大会上，李彦宏指出产业结构不均衡问题，介绍AI产业从‘正金字塔’向‘倒金字塔’转变。百度展示内化AI能力成果，如发布数字人、重构搜索、更新秒哒等，还推出昆仑芯、文心大模型5.0和全球首个可商用自我演化智能体百度伐谋。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。