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谷歌DeepMind曝光首个“AI 经济体”完整架构,Agent催生全新经济体正在悄然成形
谷歌DeepMind论文描绘由AI Agent自主交易和协作的经济体,提出“沙盒经济”框架,分析其起源与隔离程度,指出发展方向及挑战,还给出应用场景、市场机制、设计方案、基础设施层和行动建议。
阿里云CIO首次系统复盘:大模型落地的 RIDE 方法论与 RaaS 实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,指出企业中业务与 IT 对 AI 认知矛盾突出。他展示阿里云数字人落地成果,提出 RIDE 方法论,还剖析翻译和 Agent 两种应用模式及落地要点。
阿里云CIO首次系统复盘:大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例,提出 RIDE 方法论,包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行,还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
Listen Labs:把用户研究“黑灯流水线”化,AI Agent 系统实现小时级洞察
Listen Labs由两位哈佛校友在2024年底创立,2025年4月获2700万美元融资。今年2 - 5月发布三项核心能力,可实现全流程自动化深访。文章详解其如何实现小时级交付,分析竞争态势与优势,也指出未来待改进处。
她如何把“系统2”带给了大模型 |对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力,2025年1月发布rStar - Math,用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力,引发广泛讨论。
首次曝光!OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构:用计算深度换参数规模
9月2日消息,OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术,用较小模型实现庞大模型性能,降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读,加重安全担忧,此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。
ICML 2026|告别「单线程」思维,智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR,它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式,配套并行推理引擎,让并行推理成模型原生认知能力,还介绍了其具体实现、实验结论等。
ICLR 2026|多模态大模型真的理解情绪吗?MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展,但能否理解人类情绪存疑,且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准,评测 20 个主流模型,发现模型情感智能不足,为后续研究提供参考。
让Agent画思维导图稳固长期记忆:新框架实现稳定长期学习,准确率提升38%
中国电信人工智能研究院研究团队提出TeleMem框架,从数据结构层重新设计Agent记忆组织方式,使记忆可检索、累积、回溯和演化。该框架解决了传统RAG在长期记忆管理和持续学习方面的瓶颈,准确率提升38%。
北大卢宗青团队新作:超 70% 实机成功率,支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面,而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法,对功能性抓取重新建模,在仿真与真实场景均超70%成功率,还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。