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IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++,长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制,保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源,研究在性能和效率上优势明显,有广泛应用价值和拓展空间。
企业 AI:方法论易得,交付力难求
2026年全球AI支出预计大增,但企业AI应用矛盾尖锐,需E2E交付。微软、亚马逊等巨头布局。阿里云蒋林泉总结RIDE方法论,后推出睿系列产品,能交付业务结果,在电销和翻译场景表现出色。
任意条件,「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25
北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述,探讨文生图扩散模型可控生成技术,将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制,从任务和方法层面梳理技术,还提及应用场景与未来方向。
一场由中国公司引发的全球热议:AI服务是否该“对结果兜底”?|甲子光年
2025年末软件行业寒冬,百融云创提出“结果即服务”(RaaS)战略及Results Cloud平台,引发全球热议。其将AI定义为员工,转变了商业风险承担模式,但也面临治理、责任归属等问题。
AI当员工,24小时不休息,17天干完人类数年活!
劳伦斯伯克利国家实验室正将人工智能、自动化技术和数据系统融入科研,构建“人机共生”科研生态。像A - Lab、Autobot等工具发挥重要作用,AI还让大科学装置更智能,实现实时决策,开创“AI设计,实验验证”模式。
AI 编程冲击来袭,程序员怎么办?IDEA研究院张磊:底层系统能力才是护城河
在AICon全球人工智能开发与应用大会上,IDEA研究院张磊接受专访,剖析多模态智能体落地路径,分享工业界平衡研究与产品的见解,还为年轻人在AI浪潮中发展给出建议,指出底层系统能力是关键。
不要再拖拉拽了,利用n8n mcp直接生成n8n工作流
n8n是国外热门的AI应用编排工具,但用好它生成工作流并不容易。现介绍能生成n8n工作流的mcp,简单配置即可让AI生成工作流,其地址为https://github.com/czlonkowski/n8n - mcp。
提示工程实战指南:从Zero-Shot到Graph Prompting,7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展,提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式,分析适用场景、优缺点,还给出示例,最后总结各技术适用场景及最佳实践。
狂揽4万星!换掉OpenClaw太爽了,5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器,上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器,有六大核心特性,能跨平台对话。技能自维护,形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环,应用场景丰富,演进注重安全、稳定与智能。
A2A:多智能体的协作总线
文章介绍了A2A协议,它是多智能体系统的“协作总线”,能让不同智能体安全高效协作。阐述其核心使命、与MCP区别、核心概念、工作流实例,还描绘了“智能体社会”愿景,并给出基于官方文档的实现示例。