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新闻资讯7

什么都不做就能得分?智能体基准测试出现大问题

随着AI智能体走向实际应用,其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多,如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单,还揭示主流基准测试诸多问题。

机器之心
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Anthropic:这样构建Agent,性能提升90%!

Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法,该系统是Claude内置Research功能。干货多,涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%,但烧钱,适合高价值复杂任务。

探索AGI
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ReAct范式深度解析:从理论到LangGraph实践

文章深度解析ReAct范式,从理论出发,介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制,结合智能解决方案系统案例展示应用价值,还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。

阿里云开发者
开源动态8

给几何图片写标题就能让AI更聪明,UIUC发布高质量可泛化几何数据集

随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用,其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限,UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架,发布GeoReasoning - 10K数据集,提升模型几何推理表现。

机器之心
算法论文8

AGI真方向?谷歌证明:智能体在自研世界模型,世界模型is all You Need

谷歌DeepMind研究人员表明,通用AI智能体处理复杂长期任务需学习内部世界模型,还证明可从智能体策略提取该模型。此研究成果补充多领域,对AI发展和安全意义重大。

机器之心
新闻资讯7

专访微软CTO:微软大力发展Agent,智能体将无处不在

微软CTO Kevin Scott在“Build2025”大会期间接受专访,解读微软推动智能体生态发展。微软重视智能体应用,众多组织用其平台开发。他还探讨编程看法、行业变化、安全模型、市场模式等问题。

AIGC开放社区
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LLM学习笔记:最好的学习方法是带着问题去寻找答案

文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频,分析大模型聊天流程与原理,介绍LLM训练步骤,包括预训练、后训练和强化学习,还提及主流特性应用,如文件上传、网络搜索,强调带问题学习的重要性。

腾讯技术工程
新闻资讯7

微软 CTO 在 Rust Nation UK 大会上详解成功经验、挑战及对 Rust 编程语言的承诺

微软Azure首席技术官Mark Russinovich在Rust Nation UK大会探讨推动Rust采用的因素,展示微软产品中Rust应用成果,介绍用生成式AI加速C/C++向Rust迁移的努力,还提及开发者反馈及微软对Rust的承诺。

InfoQ
开源动态8

开源模型两个月内杀死比赛

过去60天,Vercel AI Gateway调用数据显示,开源模型Token调用份额从28%涨至62%,反超闭源模型。英伟达60亿美元入局扶持,闭源虽推新降价仍失领先,开源走向大规模应用

AI前线
产品应用7

3 个 Multi-Agent 系统,把 GPTBots 的多智能体协作玩明白了!

文章介绍如何在GPTBots平台玩转多智能体系统,阐述多智能体协作优势、架构及三种协作模式,通过旅游规划、辩论对抗、商业决策三个案例展示协作模式应用,还给出总结与进阶建议。

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