「多学科优化」共找到 5003 篇相关文章
把AI 时代最重要的判断力当专业学科训练，专注提升判断力
文章指出AI时代人们多只有“领域内判断力”，判断力可当学科训练。介绍预测大赛中普通人表现超CIA分析师，1小时训练能提升10%准确度，还给出判断力3层栈框架及30天训练清单。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战，如故障多、资源利用低等，还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
打破学科壁垒！400篇参考文献重磅综述，统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述，打破认知神经科学与人工智能学科壁垒，统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等，还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
AICon 2025 深圳回顾：AI Agent 爆火全场，管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日，AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70+嘉宾、800+开发者与企业代表参会，议题覆盖AI Agent、推理优化等。AI Agent成全场焦点，企业管理议题意外走红，展示了AI深入各领域的趋势。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。
挑战Claude4的8B Agent！NUS提出AgenTracer：面向多智能体系统的失败归因
随着大语言模型发展，多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架，构建标注管线、设计轻量级追踪器，在失败归因任务上超大型闭源模型，还能助力系统自我提升。