「扩展框架」共找到 2020 篇相关文章
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA！不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈，浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架，将分割定义为多步视觉决策过程，实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
Meta-Harness：让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness，让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’，记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色，但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
Orion：面向注重隐私用户的新型浏览器——零遥测、零广告、防范 AI 追踪
Kagi发布新型浏览器Orion 1.0，默认注重隐私、零遥测、无集成广告跟踪技术。它支持Chrome和Firefox扩展，将AI排除核心以保安全，资金源于付费订阅。不过因非开源，隐私声明遭质疑。
迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起，以矩阵乘法为例介绍性能调优，再到PTX汇编知识，最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进，提供新分析视角。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
DeepEval：LLM 应用评测不再玄学，让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中，科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题，人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架，能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然，内置多种评测指标，支持批量评测等。
LLM助力突破尘封60年数学猜想！北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架，聚焦 Gilbert - Pollak 猜想，将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录，工作已被 ICML 2026 接收，代码和证明均已开源。
谷歌最新发表的Science论文，颠覆了人类对ASI的想象
谷歌等机构研究者在《科学》发文，提出真正智能爆炸已发生，是多元、社会性且与人类深度缠绕。推理模型内部涌现‘思想社会’，当下人机协作进入‘半人马时代’，还探讨了AI扩展、对齐及治理问题。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。