通过双上下文状态实现低延迟、高效率的长视频理解
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策略优化
通过智能体代码审查将AI生成的PR从开环转为闭环
通过利用LLM评分token的完整分布实现细粒度反馈的通用验证框架,在多个领域达到SOTA性能
通过上下文空间和参数空间双重蒸馏,将大模型的过程式记忆能力迁移到小模型,实现边缘设备部署
为智能体RL的每个动作片段判定语义角色,按角色修正GRPO信用分配
通过扩展智能体视野和领域路由蒸馏,35B模型达到万亿参数性能
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通过多轮自适应检索和强化学习优化,显著提升KB-VQA任务的准确率
提出智能体数据裁剪框架,将高熵原始多模态流转换为意图对齐的结构化训练数据
为动态环境中的计算机使用代理提供安全技能学习与重用框架
提出CoD框架,用RL训练LLM获得长生命周期智能体的元能力
提出智能体应辅助而非替代因果发现,开发causal-learn+平台保持算法核心完整性
通过显式账本和策略门解决工具调用智能体的状态跟踪和策略遵从问题
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首个端到端游戏生成基准,评估AI智能体在真实游戏引擎中构建完整可玩游戏的能力。
混合线性注意力+KPop RL+异步流水线,构建开放高效万亿智能体模型家族
系统阐述LLM从对话助手到持久工作AI的演进路径,提出Workspace+Skill核心范式
TreeSeeker将深度搜索组织为树结构的分支-返回搜索,通过文本UCB控制试验-错误过程,在有限预算下有效分配搜索资源。
首个支持256K上下文的开源MoE多模态大模型,专注于长视频理解和智能体能力
提出分层图记忆与智能检索机制,将长视频理解转化为多步智能探索任务,实现感知与推理解耦