「多尺度对比学习」共找到 1811 篇相关文章
LLM记忆管理终于不用“手把手教”了，新框架让智能体自主管理记忆系统
加州大学圣地亚哥分校和斯坦福大学研究人员提出强化学习框架Mem-α，用于训练LLM智能体自主管理记忆系统。它将记忆构建转为序列决策问题，采用多维度奖励函数，实验显示其全面超越现有方法。
如何“驯服”你的Agent？这可能是你见过最优雅与可控的Agent框架 | 深度体验
文章聚焦对话式Agent，指出LLM不确定性是企业应用Agent的障碍。介绍Parlant框架，它用ABM方法控制交互，能降低LLM负担、处理边缘场景。还通过构建10086客服助手展示其使用，最后与LangGraph对比。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！
今天凌晨，Meta开源视觉大模型DINOv3，采用自我监督学习，无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色，超越同类模型。还引入后处理优化策略，扩展应用场景，能适应多种部署环境。
神秘模型排名超 Gemma 4 31B：不跟 Qwen 硬刚，主打“快”和“省 token”
OpenRouter的Elephant模型Trending榜排名超Gemma 4 31B。它是100B参数隐身模型，主打‘智能效率’，在速度、token消耗、指令遵循等方面与其他100B级别模型对比各有优劣，代表极致轻量路线。
我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。
作者实测智谱发布的GLM - 5后，用其开发出Rust版Agent系统并开源。还对比GLM - 5与Kimi 2.5、Opus 4.6，认为GLM - 5写后端能力强，让普通开发者也能用高级架构能力。
深度解读 AGI-Next 2026：分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛的 40 条重要判断
文章总结了 AGI-Next 2026 活动上核心观点。指出模型分化是趋势，有 To B 和 To C 等场景差异；自主学习是新范式；模型即 Agent，Agent 即产品；还分析了中美 AI 竞赛的现状与挑战。
从上下文工程到 AI Memory，本质上都是在「拟合」人类的认知方式
文章结合胡塞尔现象学，探讨从上下文工程到AI Memory，指出它们本质在‘拟合’人类认知。介绍二者概念及构建方法，对比人类与AI记忆异同，还通过与胡塞尔对话，思考AI意识等哲学问题。
重磅！DeepSeek R1论文经过同行评议登上Nature封面，梁文锋作为通讯作者再次创造历史
DeepSeek R1论文《DeepSeek - R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning》登上Nature封面，梁文锋为通讯作者。它是首个经同行评议的有全球影响力的LLM，训练成本低，创新使用‘纯粹强化学习’方法，启发众多研究。
字节跳动开源超强USO模型，AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域，风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型，构建海量数据集，设计两阶段训练法，引入风格奖励学习范式，化解此难题，且已全面开源。
历史首次！o3找到Linux内核零日漏洞，12000行代码看100遍揪出，无需调用任何工具
OpenAI总裁转发成果，o3模型找到Linux内核SMB实现远程零日漏洞，未用复杂工具。研究员实验对比o3、Claude 3.7和3.5，o3表现佳，还能找到新漏洞、给出完善修复方案。