研究論文1 個來源10/27 下午05:20
圖：本站依事件資料排版，不是新聞照片
新加坡國立大學提出 DynaFlow，多智能體編排準確率較基線提升 10.90 個百分點
新加坡國立大學研究團隊提出 DynaFlow 框架，讓主智能體動態生成工作流以協調子智能體。在六項基準測試中，該方法使整體準確率達到 88.08%，較評估中表現最佳的基線模型提升 10.90 個百分點。
程式自動生成（Qwen3.8-Flash-Next-180B），未經人工審閱。每段附來源，門檻檢查通過後自動上線。
- TerminalHorizon 用 1.5K 環境微調 Qwen3.5-27B
研究團隊提出自動合成長程終端任務資料的引擎 TerminalHorizon，微調出的 TerminalHorizon-27B 在 12 項基準測試都有提升。
研究論文1 個來源10/16 上午06:31自動生成
其他關鍵字Hugging Face 32Anthropic 29Claude Code 29OpenAI 22Nvidia 18vLLM 16claude 15Meta 13codex 12GitHub 12llama.cpp 12Amazon Bedrock 11MCP 11ollama 11SGLang 11AI 代理 10AWS 10Claude Opus 5.5 10Cursor 10ElevenLabs 10Google Cloud 9MoE 9RAG 8Databricks 7Python 7TypeScript 7輝達 7Amazon Bedrock AgentCore 6ElevenAgents 6Google DeepMind 6