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Workflow和Agent的本质区别
文章介绍Workflow本质是定义任务及关系,核心是‘依赖关系’;Agent能感知环境、自主决策,核心是‘决策与执行’。二者相辅相成,抽象层次不同,还引出Agentic Workflow概念。
大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈,核心在于Agentic ROI
上海交通大学联合中科大研究指出,大模型智能体规模化应用有瓶颈,核心在于Agentic ROI 未达实用门槛。研究提出其发展呈「之字形」,先规模提升信息质量,再轻量化降成本。
GPT4核心成员、清华校友赵晟佳任Meta超级智能实验室首席科学家
Meta约一个月前宣布建立「Meta超级智能实验室」,为重振Llama雄风招揽人才。扎克伯格任命GPT4核心成员、清华校友赵晟佳为该实验室首席科学家,其履历亮眼,新研究范式或指明Meta科研方向。
编程智能体的核心组件【译】(重发,补图)
文章围绕编程智能体展开,先厘清大语言模型、推理模型与智能体关系,指出智能体是含‘模型 + 工具 + 记忆 + 环境反馈’的循环系统,后介绍编程智能体六大核心组件,还对比了与 OpenClaw 的区别。
刚刚,商汤内部两万字复盘曝光:多模态通往AGI核心路线首次公开
商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文,剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因,探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路,探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。
行为记忆+认知记忆,中科大MemWeaver重构LLM个性化记忆
论文MemWeaver被The Web Conference 2026接收,它聚焦用户从隐式到显式文本交互时个性化生成的升级问题。提出将用户历史升级为层次化记忆,构建行为与认知双记忆模块,主实验表现优,消融实验验证其结构设计关键。
网易云音乐前 CTO 曹偲:代码越来越不重要,好的架构才是软件工程核心
网易云音乐前CTO曹偲推出AI Coding产品Toco AI,旨在将确定性和工程性带入AI Coding。他认为架构决定软件开发上下限,代码会逐渐黑盒化,业务架构更重要且难被AI取代,产品可助力软件开发。
AMD新论文颠覆认知:FP4训练不稳定,原因不是随机性不足
大模型训练成本高,降低训练精度可降成本。AMD联合宾州州立大学论文颠覆认知,揭示FP4训练不稳定源于结构性微缩放误差,非随机性不足,还在原生FP4硬件完成大模型预训练。
GPT-5.2技术炸场!6大核心突破,办公效率拉满
OpenAI凌晨发布GPT-5.2,把专业级AI门槛拉到新高度。它有6大核心技术突破,精准戳中职场痛点。在GDPval基准测试中表现出色,有三级模型矩阵,不同版本满足不同需求,各方面能力均有显著提升。
LeCun 两连推!LeJEPA 核心作者最新论文,改写 JEPA 表征坍塌困局
社交平台X上,研究工作VISReg获图灵奖得主Yann LeCun两连推。它精准命中JEPA世界模型核心痛点——表征坍塌,不靠“外挂”、仅用1/10数据,就在15个数据集上力压7大主流自监督学习算法。