「论文分析」共找到 2013 篇相关文章
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
Hyperagents：AI学会如何自我改进
近日，Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题，核心创新是‘元认知自我修改’，实验在多领域表现出色，还涌现元级别改进且能跨领域转移，但有安全风险。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
实测字节扣子空间：AI 播客比真人丝滑，Agent 能打 80% 的工
本文对字节跳动旗下 Agent「扣子空间」进行实测。它上线新玩法一键生成播客，相比通用 Agent 能力更丰富。此外，它还具备搜图、深度分析、写代码、开发网站等功能，兼具通用能力与低代码开发特点。
腾讯Omega：下一代“AI BI”的答案？
本文介绍腾讯 Omega，它是为解决传统 BI 和 ChatBI 问题而设计的数据分析产品。Omega 能理解业务问题，生成完整 Dashboard，确保数据流动、安全和稳定，还支持人机协作，提供审美基础设施，性价比高，有完善运行时和监控推送等功能。
一年后，DeepSeek-R1的每token成本降到了原来的1/32
几天前，DeepSeek更新R1论文至86页，公开训练全路径等细节。英伟达发表博客展示在Blackwell GPU上对其降本增效，通过软硬协同提升每瓦特Token吞吐量，还介绍了TensorRT - LLM软件及相关技术提升性能的情况。
刚刚，OpenAI Astra核心架构爆出：大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法，该技术能降本提效，但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题，并给出Scaling Law。
303页年度最佳AI Code综述：阿里、字节、快手30家顶级机构出品
分享303页《从代码基础模型到智能体与应用：代码智能实践指南》，由近30家顶尖机构出品。介绍2021 - 2025年代码大型语言模型发展，分析通用与代码专用LLM能力，阐明研究 - 实践差距，还开展实验。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
数据与舆情双引擎：DeepAnalyze + BettaFish
DeepAnalyze是面向自主数据科学的大语言模型，能自动完成数据科学任务，支持完整流程、开放式研究且完全开源。还提出两项关键技术。微舆 - BettaFish是舆情分析系统，四类智能体协同工作，有六大核心优势。