搜索：大模型智能体

「大模型智能体」共找到 10587 篇相关文章

GPT-5刷屏吊胃口之际，英伟达发出暴论：小型语言模型才是未来

英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。

中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。

文章介绍从零训练ChatGPT级别大模型的全流程、高昂成本，指出这对多数企业不现实。建议企业战略从构建转向应用，通过租用API或微调开源模型利用大模型，将专有数据视为核心资产。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

从GPT - 4o开启全能交互时代后，Speech LLM面临“模态推理鸿沟”问题，输入从文本变语音，推理能力显著衰退。港中深与微软联合提出TARS框架，通过三项创新解决此问题，实验显示推理能力100%复原。

MIT研究把59个不同模型凑一起，发现强大模型对物质理解趋同，且性能越强思维越接近。研究还指出性能不佳模型的问题，认为可通过模型蒸馏让小模型模仿大模型，实现算力自由。

沉寂9个月后，Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型，性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4，Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议，且模型在长时程智能体等方面有短板。

近期，DeepSeek发布DSpark，阶跃星辰发表JetSpec论文，二者聚焦大模型推理效率。DSpark关注验证效率，JetSpec从Draft生成本身入手。结果显示，二者都有加速效果，共同表明推理效率正成Agent落地关键变量。

OpenAI研究员姚顺雨提出AI发展步入新阶段，下半场关键在评估模型真实智能。新加坡国立大学等团队提出“通才智能”评测框架，剖析多模态大模型短板，推出五级评估体系和测试集，测试结果暴露模型弱点，引发社区积极反响。

清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述，提出三维记忆分类学，将前沿工作统一到理论框架，为LLM设计指明方向，分析了隐式、显式记忆架构，还探讨混合架构挑战与未来方向。