「外部顾问」共找到 173 篇相关文章
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
谢赛宁团队新基准让LLM集体自闭，DeepSeek R1、Gemini 2.5 Pro都是零分
纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。
无法蒸馏的美国市场，谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算？
本文围绕美国数据市场展开，分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要，但外部数据公司份额难线性外推；真实世界数据成新热点，各细分领域格局和投资方向不同。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
Claude MCP封印解除，支持对接网络工具，重磅发布应用集成和深高级研究模式
Anthropic Claude迎来重大更新，包括应用集成和高级研究模式，放开连接限制，可连接常用工具及构建自定义连接，融入工作流程，高级研究模式更智能，新功能已向部分用户开放Beta体验。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
刚刚，Claude Code 推出 Routines，让 AI 自动帮你值夜班
Claude Code 上线 Routines 新功能，支持定时、API、GitHub 事件三种触发方式，可叠加使用。它跑在云端，接入外部连接器，面向所有付费用户开放，目前处于 Research Preview 阶段。
用视频存储文本的黑科技！
memvid-rs是memvid的Rust重实现，可将文本文档编码为视频二维码实现存储和检索。它有高性能、用TRUE机器学习等特点，兼容多格式、跨平台，无需安装，适合存档文本语料库等。
“额度想重置就重置，不问财务”，Codex Tibo首曝幕后：产品没做好，就补偿用户
围绕 Codex 与 Claude Code 使用额度问题，社区不满额度机制不透明不可预测。Codex 团队 Tibo 公开额度重置逻辑源于补偿，并非营销。此外，还谈及产品融合、技术创新、算力决策等多方面内容。