「自回归架构」共找到 2880 篇相关文章
Langchain 、 Manus 组了一个研讨会：Agent越智能，死得越快！
Langchain工程师Lance Martin和Manus创始人Peak季逸超研讨Agent，指出Agent越智能死得越快，原因是疯狂调用工具致上下文过大。还介绍解决方案，如压缩与总结不同，Manus做减法架构更优。
比Qwen3-Max更Max？夸克抢先用上最新闭源模型
10月23日夸克上线对话助手，采用比Qwen3 - Max更优的Qwen最新闭源模型，实现AI搜索与对话深度融合。经测试其搜索、理解、写作等能力出色，技术架构创新，是阿里‘模型即应用’战略体现。
AI Agent已过时？OpenAI亮出王牌Deep Research！
浙江大学一篇综述论文《A Comprehensive Survey of Deep Research》系统性梳理了Deep Research赛道。它是一类AI系统，其背后的Agent范式可迁移到各场景，文章介绍了其技术、架构、应用及面临的挑战与未来方向。
北大提出首个复数大模型，2比特量化，推理仅加法，可手机部署！
北大团队提出iFairy方案，将模型权重量化到复数集合，用2比特表示，压缩至原本1/8。推理仅需加减或交换数据位置，成本更低。Transformer架构“复数化”，iFairy模型PPL降10%，性能反超全精度，相关成果已开源。
甲骨文副总裁吴承杨：AI 放大了数据优势，数据融合至关重要
甲骨文公司副总裁吴承杨称AI放大其数据优势，多模融合数据库至关重要。中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示企业构建Agent AI要关注数据访问需求和安全。Oracle用一体化架构解决融合问题，还介绍了相关技术及应用。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
比 BeautifulSoup 快 784 倍！这个自适应爬虫框架，我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling，它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题，具备极速爬取、自适应解析等核心功能，适用于电商数据采集等场景，还给出使用方法和项目地址。
Meta正炼化老板：24小时不间断工作，扎克伯格真成机器人了
《金融时报》爆料，扎克伯格正将自己炼成“代理CEO”扎克bot，由其影像和语音数据训练，本人也参与其中。超级智能实验室攻克相关技术难题，Meta还开发“CEO Agent”，但项目上线或面临问题。
9.1K Star！这个工具把 Claude Code 的幸福感拉满了，终于不用手撸 JSON 配置了！
Claude Code等让开发者回归终端开发，但配置“反人类”。GitHub上的cc-switch工具基于Rust + Tauri开发，支持多款模型快速配置切换，有可视化面板及多种功能，还集成Skills库，大大提升使用体验。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型，能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例，剖析智能体通信实践与技术实现，还给出构建多智能体应用的实战方案。