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Agent Harness Engineering:Agent的底盘工程综述|CMU、耶鲁、Amazon

Agent Harness Engineering:Agent的底盘工程综述|CMU、耶鲁、Amazon

Agent Harness Engineering:Agent的底盘工程综述|CMU、耶鲁、Amazon

经常切换使用CC、Codex、OpenClaw这类Agent的人会发现:同一个模型,放进不同系统里,表现可能完全不同。

来自主题: AI技术研报
6769 点击    2026-05-19 14:58
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈:北航/新国立提出AmbiSuR,重塑高保真3D几何重建

近年来,3D 高斯泼溅(3D Gaussian Splatting, 3DGS)凭借其卓越的新视角合成能力和实时的渲染效率,极大地推动了神经渲染技术的发展。然而,当研究者试图直接从 3DGS 中提取精确的 3D 几何表面(Mesh 等)时,往往会面临严重的几何失真问题。

来自主题: AI技术研报
7161 点击    2026-05-19 14:57
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

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

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

近年来,大语言模型在「写得长、写得顺」这件事上进步飞快。但当任务升级到真正复杂的推理场景 —— 需要兵分多路探索、需要自我反思与相互印证、需要在多条线索之间做汇总与取舍时,传统的链式思维(Chain-of-Thought)往往就开始「吃力」:容易被早期判断带偏、发散不足、自我纠错弱,而且顺序生成的效率天然受限。

来自主题: AI技术研报
9087 点击    2026-05-19 10:01
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens,大模型依然能深度思考

ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens,大模型依然能深度思考

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近年来,Chain-of-Thought(CoT)推理已经成为提升大语言模型和多模态大语言模型复杂问题求解能力的重要技术路径。

来自主题: AI技术研报
6703 点击    2026-05-19 10:01
花了1000倍的token,效果可能却没有更好:AI Agent的“隐性账单”长什么样

花了1000倍的token,效果可能却没有更好:AI Agent的“隐性账单”长什么样

花了1000倍的token,效果可能却没有更好:AI Agent的“隐性账单”长什么样

如今的 AI Agent 正在大规模落地,其中应用最广且最受关注的当数 Claude Code,Codex,Cursor 这类 coding agent。过去的一年里,这类 coding agent 产品迭代迅速,在一年内将在 swe-bench- verified 的准确率提高到了 78%+。

来自主题: AI技术研报
6648 点击    2026-05-19 10:00
CVPR 2026 Oral | 清华+阿里发布ViT³:解锁「视觉TTT」新架构,突破Transformer复杂度瓶颈

CVPR 2026 Oral | 清华+阿里发布ViT³:解锁「视觉TTT」新架构,突破Transformer复杂度瓶颈

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序列建模是大语言模型、计算机视觉等领域的基础共性问题。当前通用的 Transformer 模型计算复杂度随序列长度平方增长,在长序列任务中面临显著的计算挑战。因此,研究者们一直在探索具有线性计算复杂度的高效序列建模方法。

来自主题: AI技术研报
5651 点击    2026-05-18 15:30