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AI 每日资讯 — 2026-08-25
AI 每日资讯 — 2026-08-25 🔥 HuggingFace 每日论文 1. Graph Engineering in the Era of LLM Agents: From Individual Intelligence to System Intelligence Yuyuan Feng, Zhishang Xiang, Chaobin Yang 本文针对大语言模型（LLM）从单智能体向复杂任务系统演进过程中面临的结构性瓶颈，提出“系统智能”（System Intelligence）概念，即多智能体协同完成目标所需的组织化、自适应整体能力。作者指出，个体智能在异构专长整合、子任务依赖管理、并行执行与独立验证等方面存在根本性局限，亟需超越单体优化的范式。为此，论文正式提出“图工程”（Graph Engineering）——一种以显式、动态、可演化图结构建模任务流、智能体角色与系统状态的新范式。实验表明，基于图工程构建的代理系统在多步骤推理、工具协同与长期任务保持等场景中，相较传统提示/上下文工程方法提升显著，验证了其作为下一代智能体系统基础设施的可行性与有效性。 PDF · arXiv · 代码 | ❤️ 29 2. OmniAssistBench: Assistant-style Interaction Benchmark for Omni-LLMs Xianyun Sun, Chaoyou Fu, Zhengye Zhang OmniAssistBench 是首个面向全模态大语言模型（Omni-LLMs）助手式交互能力的评测基准，旨在评估模型在实时视频环境中结合视觉感知、用户目标与先验知识进行主动引导的能力。针对交互路径发散与真实交互视频稀缺两大挑战，该基准通过逆向工程互联网视频构建多轮交互片段，并引入源视频导出的预定义先验路径以统一评估标准。数据集构建耗时超1000专家人时。实验表明，闭源模型 Gemini-3-Pro 得分为66.4/100，开源模型 Qwen3-Omni-Instruct 为51.2/100；当前模型虽能理解用户输入，但在处理手势等视觉提示及维持长程交互一致性方面仍存在显著缺陷。 PDF · arXiv · 代码 · 项目 | ❤️ 25 3. Llama-Mobile: Efficient 2....