一项创新的推理时间扩展方法通过结合o4-mini、Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-R1三种AI模型，在ARC-AGI-2基准测试中实现了30%的性能提升，显著优于单个模型的表现。该技术采用动态选择机制，根据问题特性自动分配最适合的...

Anyscale研究团队近期对TRL、Verl、OpenRLHF等九大开源强化学习框架进行了系统性评测，涵盖采用度指标、系统特性和技术架构三大维度。该研究为开发者选择适合RLHF（人类反馈强化学习）、推理模型或智能体训练场景的...

LangChain最新发布的技术指南《智能体上下文工程》深入剖析了Agent开发中的核心环节——上下文工程。该指南不仅系统阐述了上下文工程在智能体架构中的关键作用，还详细介绍了当前业界主流的实现模式及具体应用方案。作...

华为宣布将开源其PanguAI系列中的两个核心模型及部分推理技术，这一战略举措旨在推动全球人工智能技术的普及与应用。作为中国AI领域的领军企业，华为此次开源不仅展示了其在自然语言处理和多模态AI领域的技术积累，...

TauricResearch团队在GitHub上开源了TradingAgents项目，这是一个基于多智能体大语言模型（LLM）的金融交易框架。该框架通过结合多个智能体的协同决策能力，旨在提升金融交易的智能化水平和决策效率。TradingAgents...

最新发表于arXiv的研究表明，通过在训练前随机剪除固定比例的权重参数，稀疏深度强化学习(DRL)网络展现出显著的参数效率优势。该方法不仅减少了模型复杂度，还成功规避了传统训练过程中常见的优化陷阱。这种一次性剪...

强化学习（RL）作为一种让AI模型通过试错而非简单模仿人类示例进行学习的技术，正展现出其在复杂任务处理中的独特优势。最新行业动态显示，科技公司正在采用两种创新方法大幅扩展训练数据规模：一是利用AI模型相互评...

6月25日，知名分析机构451 Research与AI企业Glean将联合举办线上研讨会，深度探讨企业级AI向智能体（Agentic）转型的技术路径与市场机遇。本次会议将发布基于全球500强企业的AI应用调研数据，揭示智能体技术在自动化...