我和技术负责人又又又因为框架选型吵起来了。他逢人就安利 Spring Boot，恨不得把所有项目都塞进这个框里；而我疯狂吹爆 FastAPI，张口就是“Pyth...

他的公司刚完成B轮融资，技术团队从30人扩张到150人，大模型产品上线后用户量翻了十倍。从任何商业指标来看——效率、增长、估值——他都做得无可挑剔。

检索增强生成（RAG）技术通过连接大语言模型与外部动态知识库，有效应对了大模型的知识时效性、幻觉等挑战。然而，其核心组件间的偏好错位——重排序器偏好的“相关”文...

2025 年这一波"六个框架解同一道题"的局面，是任何新方向早期都会出现的样子。可以预期的是，未来一两年里 MCP 和 ORS 会逐渐吃掉协议层的差异，框架本身...

这篇论文的贡献并不是"哪个模型最好"，而是提供一个可复现、可扩展的度量框架，并用这个框架把一些被掩盖的事实摆到台面上。几个需要冷静看待的点：

你能想象吗——你对着手机说一句"帮我把昨晚的照片发到工作群，顺便把今天日程整理成表格"，AI就默默打开了相册、选好照片、切换到微信、找到群聊、发送，然后再打开日...

截至 2026 年 3 月，MCP 已被 10 个框架中的至少 8 个原生支持。MCP 正在成为 Agent 工具调用的"USB 接口"——框架之间的工具互操作...

想象一下，你的AI助手能够从每次对话中学习，从每个错误中成长，甚至在你纠正它的时候自动优化自己。这不再是科幻，而是普林斯顿大学等机构联合推出的OpenClaw-...

这篇来自 vLLM 开源社区的工作不是在刷榜，而是在解决一个实际的系统工程问题：当企业同时运行十几个来自不同提供商的语言模型，一条请求进来，谁来决定路由给哪个模...

AWorld 的架构设计不仅解决了当前 Agent 框架的诸多痛点，更在四个关键领域建立了独特的技术壁垒，使其成为一个真正面向未来的企业级多Agent框架。

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正从简单的“检索+生成”模式，迅速演变为集自适应知识组织、多轮推理和动态检索于一体的复杂知识系统。然而，这种复杂性的提...

今天，我们来聊一个在AI Agent领域至关重要、却又常常被大家在惊叹于模型强大能力时所忽略的话题——训练框架。我们都对能够自主上网、编写代码、分析数据的AI ...

在众多AI Agent框架中，我们可以按照设计定位将它们分为三大类：通用性框架、平台型框架和专业型框架。这种分类不仅有助于理解各框架的特点，更能帮助我们根据实际...

VL-Cogito的成功，归功于其核心训练框架PCuRL。这个框架的设计思想非常直观，它模仿了人类最高效的学习方式——课程学习。

今天，我们要聊一个非常“硬核”但又至关重要的话题：大语言模型（LLM）的强化学习（RL）训练。如果你关注AI圈，一定知道GPT-4o、Gemini 2.5 Pr...

这正是我们今天关注的研究——Scale AI提出的《Rubrics as Rewards: Reinforcement Learning Beyond Veri...

传统RL推理框架要求模型扮演的是“牛顿”的角色，从零开始探索。而RLT框架则让模型扮演“金牌教师”的角色。具体来说，任务发生了根本性的转变：

因此，系统性地理解MAS为什么会失败，并找到问题的根源，就成了推动该领域发展的关键瓶颈。这正是这篇伯克利论文的价值所在。它试图填补“现象”与“本质”之间的空白，...

近年来，大语言模型（LLMs）在文本生成方面取得了巨大进步，像GPT系列、Claude系列等模型已经能写出非常流畅、有深度的文章了。于是，很多“AI研究员”框架...

LUCID 提出一个统一框架，将夜间图像中的低照度、镜头眩光和光源外观放到同一个可控生成过程中处理。它既能生成干净、清晰、自然的夜景结果，也能通过连续曝光控制生...