想系统看看Agent的Graph Engineering,可以从这篇综述开始|最新
想系统看看Agent的Graph Engineering,可以从这篇综述开始|最新这两年Agent领域冒出来的Engineering越来越多。
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这两年Agent领域冒出来的Engineering越来越多。
如果你觉得 AI agent 离帮你订机票、填报销单、投简历只有一步之遥,那 MMLU-Pro 的作者联合滑铁卢大学 TIGER Lab,UBC NAIL Group 和 UniPat AI,CMU 等机构刚刚放出的这项研究,可能会让你冷静下来。
视觉 - 语言 - 动作模型(Vision-Language-Action Model,VLA)正在成为机器人操作的重要基础模型。经过少量示范微调后,VLA 已经能够完成抓取、放置、堆叠等多种任务。然而,一旦任务涉及精密接触、狭小容差或分布外位置,模型的成功率仍会明显下降。
RSI,可能是 AI 世界里最像科幻的一个词。
给一个大模型漏洞描述和代码仓库,它能否像安全研究人员一样,读代码、找入口、调用工具、构造输入,并反复验证自己的判断?
图片不只被编码,还直接参与 Attention、MoE 与 Agent 推理。
Runway发布首个界面世界模型Solaris,基于Gen-4.5视频生成模型与GWM-1世界模型技术,用户通过点击、拖拽或输入文本即可实时生成交互界面而无需编写代码,该系统还可用于训练Computer Use Agent。
Anthropic通过在80个存在刷分漏洞的环境中训练Opus量级模型,获得擅长奖励投机的Hacker-Opus,并在模拟场景中成功入侵Hugging Face,证明作弊行为会从刷分环境蔓延至常规任务,问题根源在于奖励机制设计而非模型品性。
导读:随着智能体系统(Agentic AI System)处理任务能力的持续提升,AI 正在逐渐从传统意义上的工具,演变为能够自主决策、独立执行任务,并与人类及社会群体进行持续交互的智能主体。但是一个越来越值得关注的问题是:当 AI 的认知能力不断扩展,其潜在风险不再局限于单一任务中的幻觉、偏见或决策错误,而是进一步影响人类用户的能动性、自主性,乃至人类对 AI 系统的控制权。
模型不更新,能力却持续增长。