「探索增强框架」共找到 2572 篇相关文章
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。
告别抽卡、散装工具拼凑！通用AI视频智能体框架UniVA开源
在AI视频创作中，创作者常因频繁切换工具而疲惫。近期多所高校联合开源的UniVA框架，像「AI导演」，能整合视频工具，提供一站式自动化体验，改变「抽卡」式创作，还支持多轮交互等功能。
NeurIPS 2025 Spotlight | 只需一条演示，DexFlyWheel框架让机器人学会「自我造数据」
北京大学、哈工大联合 PsiBot 灵初智能提出 DexFlyWheel 框架，仅需单条演示就能自动生成多样化灵巧操作数据，缓解数据稀缺问题，已被 NeurIPS 2025 接受。此框架在成本、效率和数据多样性上优势明显。
让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索
检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。
把VLM塞进隐式世界模型，小鹏机器人新框架让机器人长出物理直觉
机器人大脑架构中VLM和VAM路线各有短板，香港大学、小鹏机器人等团队提出DIAL框架，让VLM在原生特征空间做隐式世界建模，解耦认知决策与底层执行，在机器人部署中表现优异。
ICML 2026 | 西湖大学提出 PiEvo：基于原理进化的科学发现智能体框架
西湖大学研究团队提出PiEvo框架，将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”，通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制，实验结果显示其核心指标超越SOTA，收敛速度大幅提升。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
一个指令误导智能模型！北航等首创3D语义攻击框架，成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。
工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
腾讯广泛使用的跨端开发框架——Kuikly在搜狗输入法中的AI Coding实践
AI 席卷开发领域，输入法团队在 Kuikly 跨端项目探索 AI 工程化方案。介绍了推进 AI 友好型工程、构建精准 AIContext 等关键层面，以灵感词库页面开发为例展示效果，还展望了未来探索方向。