「算法进化框架」共找到 2611 篇相关文章
「只参与，不参赛」奖牌数却仅次于宇树，这个幕后玩家如何做到的？
2025年世界人形机器人运动会，宇树科技获奖最多，没参赛的加速进化T1获奖牌数排第三。这家新公司选不同发展路径，重产品与生态，技术应用于多场景，有望成行业‘苹果’。
上海交大/上海AI Lab翟广涛：当评测不再重要，AGI就实现了
上海交通大学教授翟广涛认为完美的AI评测体系等同于通用人工智能。当下评测体系存在数据污染、原子化能力评测局限等问题，他主张回归‘以人为本’，团队提出相关框架和技术路径，目标是训评一体。
Self-Evolving 会是 2026 关键词吗？
2025年，Agent应用发展使LLM‘静态’局限成AI瓶颈，业界重视自进化能力，聚焦‘持续适应系统’。但该领域缺统一标准，有思潮认为统一标准、集体探索将带来机遇。还介绍了研究进展、重点演变等。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
AAAI 2026 Oral｜LENS：基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义，但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架，采用强化学习机制，还介绍其架构、奖励机制，该框架在测试中表现优异，代码已开源。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
中国团队重新定义“星际之门”！全球首个太空计算星座已实现常态化商用
中国国星宇航团队发射的太空计算星座，在第四届琶洲算法大赛中助力佳都科技团队完成交通行业算法上星运行，实现常态化商业运营，标志轨道AI计算进入工程化阶段。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作，让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例，还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。