最新研究显示，基于大型语言模型的AI智能体正在成为网络安全领域的新型威胁载体。麻省理工科技评论报道指出，这些智能体不仅能执行复杂的网络攻击，还可能规模化实施勒索软件等恶意操作。为应对这一趋势，LLM Agent...

知名AI平台Hugging Face今日正式发布全新AI智能体（AI Agents）免费课程。该课程采用渐进式教学体系，旨在帮助开发者系统掌握AI智能体的核心原理、实践应用及开发技能。课程内容涵盖从基础概念到高级应用的完整知识...

Open Hands团队最新发布的32B参数代码模型（Open Hands LM-32B）在强化学习（RL）训练框架下，基于Qwen架构实现了突破性进展。该模型在代理编码任务（agentic coding tasks）中的表现已超越许多参数规模更大的竞品，...

近期，一项关于智能体任务时长能力的研究揭示了一个新的“摩尔定律”现象：智能体能够完成的任务长度每7个月翻倍。这一发现意味着，在未来的两年内，智能体将能够完成包含多个复杂步骤、时长达到数小时的任务。这一进...

OWL（Optimized Workforce Learning Agent）是一个新兴的智能体框架，以其高效性和灵活性吸引了业界的广泛关注。该框架不仅在设计上体现出高度的合理性，而且在性能上也表现出色。OWL 允许开发人员通过简单的方式进...

OpenAI近日发布了一系列新工具，包括API和智能体SDK，旨在帮助开发者更轻松地构建AI智能体。该工具包集成了网络和文件搜索功能、计算机使用能力以及可观察性工具，显著简化了智能体的编排和任务自动化流程。这些新工...

近日，L-MAP技术在离线强化学习（Offline RL）领域取得了显著进展，特别是在处理随机、高维连续动作空间中的序列决策问题。L-MAP通过结合VQ-VAE模型，成功学习并优化了宏动作（macro-actions），从而显著提升了决策...

近日，一项针对多目标强化学习（Multi-Objective Reinforcement Learning, MORL）的创新研究取得了重要进展。该研究提出了一种新型奖励降维方法，显著提升了学习效率，突破了传统方法的局限性。传统的多目标强化学习...