「递归式自我提升」共找到 3161 篇相关文章
刚刚!OpenAI训练GPT-4b攻克诺奖级“细胞再生”难题:效率狂飙50倍,连DNA损伤都能修复
OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程,让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍,设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能,结果在多方面获验证。
刚刚,Claude 4.1 发布
刚刚,Anthropic 发布 Claude Opus 4.1,对智能体任务、编码和推理能力全面升级,付费用户已可使用。未来几周还有重大改进。它在多方面能力提升,碾压对手,网友反应热烈。
华为升级行业Agent算法架构!MindScale自己写prompt和工作流,KV Cache减少5.7倍token
华为诺亚方舟实验室更新面向行业应用的算法包MindScale,融合算法创新与业务实践经验。它梳理了Agent时代技术挑战,给出技术论文与昇腾代码,应对工作流维护等难题,还提升训推效率、适配国产硬件。
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化(TTE)框架,推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题,提升多学科推理准确率,赋予AI跨学科迁移能力。
OpenAI深夜悄悄甩出GPT-5.1,称更热情,更智能!网友狂吐槽:我不想和它聊天,我想用它工作
OpenAI发布GPT - 5.1,含Instant和Thinking两版本,称更智能、对话更愉快,还增加“个性/语气”选项。但网友质疑“强化个性”方向,想要高效工具。业内认为拟人化是为提升用户体验和拓展应用场景。
无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销小,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。
准确率轻松翻倍!不烧钱微调,AI靠“写日记”实现能力跃升
Memento - Skills系统抛弃大量算力微调模型参数的方式,靠读写反思、“写日记”式学习机制,在不改变模型参数下实现能力跃升,在GAIA和HLE基准实验中准确率显著提高。
谢赛宁REPA得到大幅改进,只需不到4行代码
Adobe Research等团队对REPA展开研究,发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA,代码不到4行,能提升REPA收敛速度,在多方面表现出色。
LangChain提出Agent工程化的新分层(Agent harness)
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商,将Agent开发分三层:Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念,强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
最好的 DeepResearch 平替开源了
ROMA是元代理框架,以递归分层结构解决复杂问题,有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务,介绍了安装选项、技术栈,还有预构建代理展示功能。