框架

再见，数据标注！腾讯发布R-Zero框架，让AI自己训练自己

一个不再依赖人类数据标注的大模型训练框架，它来了！由腾讯AI Lab与美国圣路易斯华盛顿大学联合开发的新框架“R-Zero”，成功展示出大语言模型（LLM）如何靠自己训练自己，不再需要人类提供任务或答案。图片论文地址：，是彻底摆脱人类标注数据的依赖，靠模型之间的博弈，自动生成、筛选和吸收新的训练内容。

9/5/2025 12:00:05 AM

揭秘大语言模型的“开挂神器”：ReAct 框架与推理应用

大语言模型看似神通广大，但其实也有犯迷糊的时候。今天就带大家揭开一个能让大语言模型瞬间“开挂”的秘密武器——ReAct 引导式学习框架，还有超厉害的 ReACT 推理应用。想知道它们到底有多神？

8/26/2025 4:11:00 AM

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随着预训练的大型文本到图像扩散模型的发展，越来越多的企业和个人开发者开始探索如何通过少量样本对这些模型进行定制化，以生成特定的对象或风格。但这种定制化过程面临着一个严峻的挑战：当训练样本数量有限时，模型往往会过度拟合训练数据的背景和位置信息，导致生成的图像缺乏多样性和灵活性。为了解决这一难题，来自 AIRI 和 HSE 大学的研究团队提出了一种名为 T-LoRA 的新框架，旨在通过单张图像对扩散模型进行定制化，同时避免过度拟合的问题。

8/13/2025 9:27:55 AM

2025 年多款 Deep Research 智能体框架全面对比

作者：fangzlong随着模型的范式和工程方式发展，网络上涌现出了一大批模仿人类研究者对问题进行深入研究的智能体应用。本文将从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南开始，通过几个开源框架的架构解构与功能映射，揭示不同框架在研究自动化领域的差异。为各位使用者、开发者选择合适工具和框架提供系统化参考。

8/12/2025 8:58:03 AM

腾讯技术工程

谷歌发布BlenderFusion，基于3D的视觉编辑与生成式合成框架

近年来，生成对抗网络和扩散模型等创新技术在图像生成领域取得了巨大突破，能够生成逼真的图像和视频内容。但这些技术通常侧重于整体图像的生成，对于需要精确控制多个视觉元素如物体、相机视角和背景的复杂合成场景支持有限。例如，在一个包含多个物体的场景中，若要将某个物体进行替换、改变其位置或调整其外观，同时保持整个场景的自然过渡和真实感，现有技术往往难以达到理想效果。

8/11/2025 6:04:10 PM

借助上下文工程优化任何AI代理框架

在人工智能代理技术飞速发展的当下，许多开发团队都深陷一系列棘手问题：代理时常出现幻觉输出、工作链中途断裂、提示词臃肿不堪，而团队往往将这些问题归咎于模型参数不足，一心寄望于更强大的模型能带来转机。然而，事实却并非如此。相关实践数据清晰地表明，73%的生产环境故障根源在于糟糕的上下文工程，而非模型本身的局限性。

8/8/2025 1:45:00 AM

大模型之路

超大模型推理加速2.18倍！SGLang联合美团技术团队开源投机采样训练框架

专门适用超大模型、带来2.18倍推理加速，最新投机采样训练框架开源！ SGLang团队联合美团搜推平台、Cloudsway.AI开源SpecForge。 SGLang，当前趋势下最受青睐的推理框架之一，为DeepSeek提供了专属优化，也深受英伟达、AMD、xAI等厂商喜爱。

7/28/2025 8:42:00 AM

北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势

如今，GPT-4o、Gemini 2.5 Pro 等多模态基础模型在对话、代码生成和数学推理等任务中已经达到甚至超越了人类水平。研究者开始探索如何将这种智能从数字世界延伸至物理空间，以实现具身智能。这其中最受关注的前沿方向之一，便是视觉 - 语言 - 动作模型（Vision-Language-Action Models，简称 VLA）。

7/25/2025 10:19:44 AM

IEEE ICDCS’ 25 | 提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度

复合LLM应用 (compound LLM applications) 是一种结合大语言模型（LLM）与外部工具、API、或其他LLM的高效多阶段工作流应用。⽬前，服务这些应⽤任务需要⾯对运⾏时⻓不确定、⼯作流结构不确定等问题，这对现有集群任务调度算法提出了极大挑战，并严重影响任务运⾏效率。为了解决上述问题，上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，通过引入三类新节点来扩展传统任务表征方法实现复合LLM应用任务的有效表征，借助贝叶斯网络识别可降低不确定性的关键节点，并以信息熵衡量节点的熵减程度。

7/25/2025 9:22:13 AM

首个统一「图像/视频」自适应语义分割框架来了！QuadMix刷榜多项基准

在语义分割领域，无监督领域自适应（Unsupervised Domain Adaptive Semantic Segmentation，UDA-SS）旨在将有标签的源域知识迁移到无标签的目标域。随着数据规模和多样性的迅速提升，该任务日益重要。目前主流研究集中于图像UDA-SS，视频UDA-SS近年来逐渐开始受到关注。

7/24/2025 9:17:00 AM

机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025

如何让AI像人一样，仅凭少量演示，就能稳健适应复杂多变的真实场景？美国东北大学和波士顿动力RAI提出了HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架，首创“坐标系转移接口”，让机器人学习更高效、泛化更灵活。总的来说，HEP框架具有以下亮点：极简高效的分层结构高层负责全局目标设定，低层自主在本地坐标下优化动作，显著提升操作的灵活性与效率；空间对称性自然泛化模型自动适应目标平移、旋转等变化，极大降低泛化对数据量的依赖；创新型体素编码器三维视觉信息高效表达，兼顾细节还原与计算速度。

7/22/2025 12:42:53 PM

AI“压力面”，DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab

给AI一场压力测试，结果性能暴跌近30%。来自上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学的研究团队设计了一个全新的“压力测试”框架——REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing)。该框架在一个prompt里同时抛给模型多个问题，模拟真实世界中复杂的、多任务并行的推理场景。

7/21/2025 8:47:00 AM

单向VLM变双向！人大斯坦福等提出MoCa框架：双向多模态编码器

预训练的视觉语言模型（VLM）因其强大的图文联合建模能力，在多种任务上展现出巨大潜力，也成为了许多目前广泛使用的多模态嵌入模型的基础。然而，这些使用因果注意力机制的多模态嵌入模型在多模态嵌入任务中存在三个关键限制：表示能力弱：因果注意力机制单向预测的特性，限制了模型充分捕获双向跨模态的深层语义。泛化性差：传统模型多依赖于简单的图文对训练数据，缺乏更广泛、更丰富的数据源，难以在新任务或新领域快速泛化。

7/11/2025 9:10:00 AM

开源大佬炮轰MCP：我不是MCP的忠实拥趸！MCP是一个死胡同！根本不是为无推理自动化而设计的！绕开MCP，试试代码生成的世界

编辑 | 云昭出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）今天凌晨，知名开源 Web 框架作者 Ronacher 发表了一篇引起热烈反响的博客。虽然他自谦地在X上称这篇“烂文章”，但网友们却非常认同。图片这篇文章标题为：《Tools：Code is all your need》。

7/4/2025 12:35:32 PM

云昭

2025年软件开发者必备的十大AI智能体框架全解析

人工智能智能体（AI Agent）技术正在彻底改变软件开发的范式，从简单的聊天机器人进化到具备多步推理、工具调用和协作解决问题能力的复杂系统。对于希望构建智能应用的开发者而言，选择合适的AI智能体框架成为项目成功的关键。本文将深入解析2025年最值得关注的11大AI智能体框架，从技术特性、适用场景到代码示例进行全方位对比，帮助开发者做出明智选择。

7/4/2025 4:22:00 AM

大模型之路

阿里云推出自动驾驶模型加速框架PAI-TurboX 训练时间可缩短50%

近日，阿里云正式发布面向自动驾驶领域模型的训练、推理加速框架——PAI-TurboX，旨在提升感知、规划控制乃至世界模型的训推效率。该框架在多个行业模型的训练任务中展现出了显著优势，可缩短高达50%的时间。 PAI-TurboX框架的应用范围广泛，涵盖了多模态数据预处理、离线大规模模型训练以及实时智驾推理等多个环节，为自动驾驶、具身智能等领域提供了全面解决方案。

6/23/2025 5:00:38 PM

AI在线

三个大模型合作，1000次迭代，竟能像人类科学家一样发现方程

随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域，如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律，正成为该领域亟待突破的关键问题。近日，中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种创新性框架 ——DrSR (Dual Reasoning Symbolic Regression)：通过数据分析与经验归纳 “双轮驱动”，赋予大模型像科学家一样 “分析数据、反思成败、优化模型” 的能力。在 DrSR 中，三位 “虚拟科学家” 协同工作：一个善于洞察变量关系的 “数据科学家”；一个擅长总结失败教训与成功经验的 “理论科学家”；一个勇于尝试假设、不断优化模型的 “实验科学家”。

6/23/2025 9:04:00 AM

SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图「指令不遵」难题？

近年来，链式推理和强化学习已经被广泛应用于大语言模型，让大语言模型的推理能力得到了显著提升。然而，在图像生成模型中，这种成功经验尚未得到充分探索。图像生成模型往往直接依据给定文本生成图像，缺乏类似人类创作过程中的推理，导致生成的图像在语义遵循上仍有一定局限。

6/17/2025 8:47:00 AM

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