AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片如何让没有长时记忆的AI，完成持续数小时的复杂任务？Anthropic设计出一个更高效的长时智能体运行框架，让AI能够像人类工程师一样，在跨越数小时的任务中渐进式推进。
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5199 点击 2025-12-03 15:08
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如何让没有长时记忆的AI，完成持续数小时的复杂任务？Anthropic设计出一个更高效的长时智能体运行框架，让AI能够像人类工程师一样，在跨越数小时的任务中渐进式推进。
在 Vision-Language Model 领域，提升其复杂推理能力通常依赖于耗费巨大的人工标注数据或启发式奖励。这不仅成本高昂，且难以规模化。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct，性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制，解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。
腾讯混元大模型团队正式发布并开源HunyuanOCR模型！这是一款商业级、开源且轻量（1B参数）的OCR专用视觉语言模型，模型采用原生ViT和轻量LLM结合的架构。目前，该模型在抱抱脸（Hugging Face）趋势榜排名前四，GitHub标星超过700，并在Day 0被vllm官方团队接入。
具身智能的「ChatGPT时刻」还没到，机器人的「幻觉」却先来了？在需要几十步操作的长序列任务中，现有的VLA模型经常「假装在干活」，误以为任务完成。针对这一痛点，北京大学团队提出自进化VLA框架EvoVLA。该模型利用Gemini生成「硬负样本」进行对比学习，配合几何探索与长程记忆，在复杂任务基准Discoverse-L上将成功率提升了10.2%，并将幻觉率从38.5%大幅降至14.8%。
被顶会ICCV 2025以554高分接收的视频理解框架来了！
最近 AI 音乐圈的大新闻是一个接一个，但今天这个，简直就是核弹级的！那个让无数人又爱又恨的Suno，和音乐巨头华纳音乐集团（WMG），居然官宣合作了！你没听错，是合作！而且是全球首个大型“正版授权 AI 音乐”合作框架！这可不是小打小闹，这意味着 AI 音乐的“野蛮生长”时代可能要翻篇了。
科学发现的轨迹，如同交织在人类历史中的璀璨织锦，经历了一系列范式的演进。早期的探索，主要依赖于由直觉、反复试验或机缘巧合驱动的经验发现。随后，以牛顿力学为代表的理论框架，为我们洞察自然现象的基本原理提供了基石。
在AI视频创作过程中，创作者常因频繁切换多种工具而疲惫，导致创作热情消磨。近期，多所高校联合开源的UniVA框架，像一位「AI导演」，能整合多种视频工具，提供从脚本到成片的一站式自动化体验，改变传统「抽卡」式创作，支持多轮交互和主动纠错，还能实现风格迁移、前传创作等功能，为视频创作带来高效与便捷。