「构建经验」共找到 2362 篇相关文章
Karpathy强推，大厂抢着「复古」命令行，Star数全都上千了
飞书、钉钉、企业微信接连推出 CLI，GitHub Star 数上千。CLI 是传统人机交互方式，契合大语言模型运作逻辑，国内外多家公司及项目推出相关工具，还给出为智能体构建 CLI 的设计模式。
企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
从 SQL 到自然语言，下一代 Lakehouse 为何必须「AI 优先」
随着大模型技术爆发，数据分析范式重构，未来数据多模态、分析复杂、查询方式转变。文章指出构建下一代 AI-First Lakehouse，要在存储计算、内核能力、架构适配、平台自治等方面升级，打破数据壁垒。
告别「一条路走到黑」：通过自我纠错，打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战，搜索智能体（Search Agent）应运而生，但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架，引入动态自我修正机制，还构建 FictionalHot 数据集评估，实验效果良好。
SceneSplat: 基于3DGS的场景理解和视觉语言预训练，让3D高斯「听懂人话」的一跃
文章引入 SceneSplat，首个在 3DGS 上原生运行的端到端大规模 3D 室内场景理解方法，提出自监督学习方案，构建发布 SceneSplat - 7K 数据集，在多个实验中达 SOTA 效果。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。
推理路径的动态调控：让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题，本文提出测试时提示干预框架PI（π），通过《When/How/Which》三模块协同，将人类专家经验融入推理过程，在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
压缩即是全部 —— 菲尔兹奖得主给数学和 AI 的一封信
2026年3月，菲尔兹奖得主Michael Freedman发表论文《Compression is all you need》，用代数模型回答人类构建数学、人类与形式数学区别、人类数学家与AI协作三个问题，答案是“压缩”。文章还探讨了压缩在多领域的体现及对AI的意义。
CVPR2026 | Streamo：让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。
The Batch: 922 | 面向智能体的管理系统
OpenAI 发布 Frontier 平台，用于编排和管理企业级 AI 智能体团队。它支持智能体构建、信息共享等，Cisco 等已试点，未来将更广泛开放。与 Microsoft 的 Agent 365 有不同侧重，企业对智能体集中管理需求渐显。