「多智能体推理能力」共找到 6953 篇相关文章
The Batch: 863 ｜推理提高了碳排放
新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本，研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放，发现推理与排放存在权衡关系，还指出战略性部署可降低排放。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
挖漏洞何必Mythos，国产智能体早跑通了
手握Mythos的Anthropic因安全问题将其锁起，引发安全圈对AI规模化挖漏洞的思考。360集团自主研发的漏洞挖掘智能体公开披露两项重大发现，影响超10亿用户，还展示了其技术路线、优势及战略意义。
DeepSeek开源，Agent能力大升级，剧透2026！
DeepSeek昨晚更新并开源V3.2正式版及长思考增强版V3.2-Speciale，亮点是Agent能力进化。一年来它未增模型规模，靠架构优化等提升性能、降低成本，坚持自我路线很稳，V3.2继续提升能力。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为，具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大，一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」，但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
微软开源智能呼叫中心，完全替代人工客服
微软开源基于Azure和OpenAI GPT的智能呼叫中心解决方案，可完全替代人工客服。它功能强大，支持多语言、实时流式对话等，还能定制。文章详细介绍了部署步骤、高级用法等内容。
BettaFish微舆：一个多智能体舆情分析系统
BettaFish微舆可依自然语言需求抓取分析30多个主流社交媒体生成舆情报告。它将任务拆解给不同智能体，系统架构清晰，最终整合生成带时间线分析的HTML报告。项目在GitHub开源且登顶趋势榜第一。
Anthropic的多智能体，真的有必要吗？
作者曾质疑多智能体系统，看了Anthropic对「Claude Research」的说明后有了改观。介绍了多智能体系统定义、性能提升、代价，还阐述构建方法、评估方式，公开三个核心提示词及协作模式。
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
具身智能的时代命题，上海如何破题？
本文指出具身智能是AI新标尺，人形机器人是其前沿复杂载体。中国在AI领域发展迅速，在学术、人才、制造等方面优势明显。上海具身智能产业优势突出，正推动其走向实用。