「迭代优化能力」共找到 4460 篇相关文章
Databricks收购Mooncake,Lakebase想给AI应用换个“心”
Databricks收购Mooncake Labs,旨在推进为AI智能体优化的新型OLTP数据库Lakebase。它基于Postgres,想让数据直接用于工作负载,省去ETL流程,简化AI应用后端数据架构设计。
任何错误只犯一次:TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践,从组织协作现状出发,阐述其原理、结构、构建方法,通过多方面测试验证其价值,提炼出设计原则,指出其核心是治理系统,目标是提升协作带宽。
Marvis 实测:6 个 AI“牛马”扎根桌面之后
作者实测腾讯 Marvis,它能实现终端调度、多 Agent 协同、跨模态任务链执行等。虽在编码、审美等方面有不足,但定位安全实用,适合普通用户,体现 AI 助手从对话工具向执行系统转变。
吴恩达:图灵测试不够用了,我会设计一个AGI专用版
AI大神吴恩达2026年要做新的图灵-AGI测试,弥补AGI定义无统一标准、现有基准测试易误导大众的空白。该测试聚焦AGI经济性和实际产出,能更好衡量AI通用能力。
AI 智能体未来之争:是迷你应用(GPTs)?还是模块化代码(Skills)?开发者,你站哪边?
Anthropic 公布全新 Skills 功能,让开发者可通过模块化组件扩展 Claude 能力,功能覆盖网页、代码环境及 API 接口。它与 OpenAI 的 GPTs 等不同,更强调透明可审计,受开发者称赞。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式,用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++,针对终身学习的灾难性遗忘问题,提出分布建模引导的框架,增强历史知识记忆与跨域学习能力,代码已开源。
美7000万人或被取代,Agent光速卷入职场!北大校友、杨笛一新作
斯坦福大学研究团队调查104个职业领域1500名专家及52名AI研究员,构建WORKBank数据库。研究发现职场AI需求与能力错配,工人对AI态度不一,还揭示未来人类技能变化趋势。
Mamba核心作者新作:取代DeepSeek在用的注意力机制,专为推理打造
Mamba核心作者Tri Dao团队提出GTA和GLA两种专为推理定制的注意力机制,在减少KV缓存用量、保持模型质量的同时,显著提升解码速度,优化长上下文推理能力。
让AI自己“炼数据”!DataChef开源:用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef,它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro,超越人类专家设计算法,解决传统数据工程难题,推动大模型数据工程迈向新范式。
Claude后台接管电脑,真·赛博替身!人机并行时代来了
Anthropic宣布全面升级Claude「计算机使用」能力,操作可在后台完成。该功能处于Beta测试,已向Claude Pro和Max订阅的macOS用户开放。Claude此次更新覆盖多场景,人机并行时代或来临。