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反思 Reflexion：让 Agent 从错误里学，而不是原地打转
你有没有过这种经历——同一段代码，你改了 8 遍，第 9 遍又犯了和第 1 遍一模一样的错。不是你笨。是人类的大脑有个 bug：明明刚踩过的坑，下一次还是会踩。除非你刻意停下来，把"我为什么错"写下来。
自生成数据实现LLM自我纠正，DeepMind新突破：纠正性能提升15.9%
编辑：LRS【新智元导读】Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。
WAIC五位首席科学家交锋：多模态是LLM的“外挂”，还是下一代智能的“灵魂”？
因它直面了当前大模型行业最核心的焦虑:当Scaling Law在逼近物理极限，多模态究竟是破局的“解药”，还是新瓶装旧酒的延伸?
第4章 规划与推理：赋予Agent思考的能力
记忆让Agent拥有知识，但知识本身不能解决问题。Agent需要"思考"——面对一个复杂任务，它能分解步骤、选择策略、发现错误并自我纠正。这就是规划与推理的核心价值。4.
WAIC五位首席科学家交锋：多模态是LLM的“外挂”，还是下一代智能的“灵魂”？
来源：市场资讯（来源：智东西）智东西作者 李水青编辑 漠影7月18日上午，作为WAIC 2026最受关注的论坛，由商汤科技承办的“基座大模型架构创新与生态合作论坛”吸引了无数AI研究者、产业专家和投资机构的目光。
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AI「看见」实验，哈佛颠覆性突破，一副AR眼镜，新手秒变资深专家
【导读】当AI能「看」见实验室的细节，能「听」见研究员的每一次反应，能「感知」实验进展的每一点变化——它的推理将不再局限于硅基世界。那时，AI将通过人类的双手，直接参与并改变物理现实。它或许将成为实验室中最勤奋、最可靠的「智能伙伴」。