搜索：自我修正机制

「自我修正机制」共找到 1195 篇相关文章

隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！

文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。

文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。

清华大学联合腾讯提出Scene Splatter，基于视频扩散模型，从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段，提升三维场景生成效果，解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。

奥特曼在「温和的奇点」一文中称人类跨越AI发展「事件视界」，进入指数级加速阶段。他预测了未来5年技术时间线，还指出奇点悄然渗透，AI自转飞轮越来越快，人类迈向超级智能时代机遇与挑战并存。

AI模型用于工业异常检测获新SOTA，相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff，实验显示其性能更优。

本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念，介绍大模型API使用，如温度参数、角色设定等，还提及Function Calling、Agent、MCP等内容，并对AI未来发展作出假想。

浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。

目前行业探讨大模型的RSI时，常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风，而是提出极具现实意义的工程新路径，构建自进化智能体，让经验在网络流转，还以硬核数据证明其体系有效性。

传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态，导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，建立语义协同机制，优化 KV Cache 管理，提升 Agent 系统运行效率。

Andrej Karpathy 用 Opus 5 结合《指环王》开篇文字，花约 10 美元让其渲染 3D 游戏。Opus 5 两小时写出 5500 行代码生成 3D 世界，虽粗糙但证明 AI 强大。不过，LLM 无法高效审查自己工作，这是弱点。