大模型 “准确率悬崖” 被证实,科学家发现模型单次处理容量上限,多智能体成破局关键
大模型 “准确率悬崖” 被证实,科学家发现模型单次处理容量上限,多智能体成破局关键近日,来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”,借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点,也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
近日,来自阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学 MBZUAI 和保加利亚 INSAIT 研究所的研究人员发现一个针对大模型单次推理的“法诺式准确率上限”,借此不仅揭示了单次生成范式的根本性脆弱点,也揭示了“准确率悬崖”这一现象。
搜索在变,交易在变,归因在变——AI 正在重写电商的底层逻辑。从“人找货”到“智能体替你理解、推荐、比价、下单”,消费者与平台之间的关系被彻底改写。过去二十年,互联网商业的三大支柱是:广告、订阅与电商。
美团LongCat团队发布了当前高度贴近真实生活场景、面向复杂问题的大模型智能体评测基准——VitaBench(Versatile Interactive Tasks Benchmark)。VitaBench以外卖点餐、餐厅就餐、旅游出行三大高频生活场景为典型载体,构建了一个包含66个工具的交互式评测环境,并设计了跨场景综合任务。
在近日的一次访谈中,Andrej Karpathy深入探讨了AGI、智能体与AI未来十年的走向。他认为当前的「智能体」仍处早期阶段,强化学习虽不完美,却是目前的最优解。他预测未来10年的AI架构仍然可能是类似Transformer的巨大神经网络。
中科院的这篇工作解决了“深度搜索智能体”(deep search agents),两个实打实的工程痛点,一个是问题本身不够难导致模型不必真正思考,另一个是上下文被工具长文本迅速挤爆导致过程提前夭折,研究者直面挑战,从数据和系统两端同时重塑训练与推理流程,让复杂推理既有用又能跑得起来。
在代码层面,大语言模型已经能够写出正确而优雅的程序。但在机器学习工程场景中,它离真正“打赢比赛”仍有不小差距。
AutoGame 创始人张昊阳离开腾讯后,带领团队打造的 AI 游戏《麦琪的花园》在 Steam 零推广登上新品榜 Top50,一个月积累超 5000 愿望单。通过自研 GameGPT 多智能体框架和大模型架构,他们让普通玩家能“一句话生成 NPC、任务与道具”,将 UGC 创作门槛降至短视频级别,把传统“金字塔型”内容生态变为“十字型”社交表达平台。
在今年的国际计算机视觉大会(ICCV 2025)上,来自浙江大学、香港中文大学、上海交通大学和上海人工智能实验室的研究人员联合提出了第一人称联合预测智能体 EgoAgent。
当Agent学会了自我进化,我们距离AGI还有多远?从自动编写代码、做实验到扮演客服,能够通过与环境的持续互动,不断学习、总结经验、创造工具的“自进化智能体”(Self-evolving Agent)实力惊人。
Manus 1.5 全面提升了任务执行的速度、可靠性与结果质量。从研究分析到网页开发、再到 PPT 创建,在各类任务场景中均实现了显著性能跃升。此次更新引入了两款 Agent: