「依赖项优化」共找到 1809 篇相关文章
智能体自己出现问题自己找!首次提出“自动化失败归因”课题 | ICML2025 Spotlight
LLM Multi - Agent系统失败诊断难,阻碍迭代优化。宾夕法尼亚州立大学等机构研究者首次提出“自动化失败归因”课题,构建Who&When数据集,开发评估多种归因方法,实验揭示当前方法不足。
LeCun有了新证据!大模型思考与人类思考存在本质差别
Yann LeCun参与的研究用信息论揭示大语言模型与人类在‘理解世界’上的本质差异。研究引入新量化框架,分析主流大模型,发现AI与人类在‘理解’上有三大核心差异,对当前AI发展趋势提出挑战。
一周两破18年数学纪录!陶哲轩惊叹:AlphaEvolve带来久违「加速度」
人类数学家与AlphaEvolve携手,一周内两次刷新18年未破的数学纪录。先是AlphaEvolve将和差集的θ下界提升,后人类数学家Gerbicz在其基础上再进一步,展现AI与人类协作在数学研究中的惊人潜力。
零GPU,世界第一超算!深圳制造改写游戏规则了
中山大学教授带队、深圳制造的灵晟超算登顶全球超算TOP500榜单,零GPU采用纯CPU架构,全链路自研。图灵奖得主评价其为“AI4S新型架构的希望之光”,还在多领域展开应用。
微软 SkillOpt:不动模型权重,只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt,思路反直觉,不动模型权重,把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优,技能可迁移,代码已开源,还支持多操作。
前 DeepMind 研究员反思:评测,而非算力或数据,才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出,当前主流评测体系滞后,静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量,呼吁构建自演进评测,还为一线工程师提供了研发建议。
ICSE 2026杰出论文 | 突破代码模型真实工程落地瓶颈,北大团队提出SEAlign对齐框架:显著提升软件工程智能体决策质量
现有代码模型在经典基准表现好,但在真实软件工程环境表现差。北大金芝、李戈团队提出 SEAlign 框架,通过识别与对齐智能体轨迹关键决策点,提升模型在真实工程任务表现,成果获 ICSE 2026 杰出论文奖。
开源「洁癖.skill」,让你的Agent越用越聪明。
作者开源了名为洁癖.Skill的工具,它能在Agent完成功能或解决BUG后,自动审查项目文档体系和记忆文件并迭代,适用于Claude Code、Codex等四个平台,解决上下文混乱问题,让Agent越用越聪明。
ACL 2026|答得更准还写得更短?华为泰勒实验室提出SHAPE,给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE,给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步,能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示,它提升准确率、降低 token 消耗,还解决了推理坍缩等问题。
Claude封号潮失控!300 万用户企业一夜断供,无理由、无回应,受害者被迫抱团反抗
Claude 出现封号潮,Belo App CTO 等众多用户被封却无解释,申诉只能填 Google 表单。用户不满累积,上线“Banned by Anthropic”网站呼吁改进封禁与申诉流程,还引发“单一厂商锁定”讨论。