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第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式,用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式,阐述其技术要点、优缺点及适用场景,还对多模式进行对比。
顶尖数学家含泪退圈:熬了多年的博士难题,被AI几周秒杀!
顶尖数学学者Rishikesh Gajjala靠AI攻破博士课题,却宣布退出学术圈。他认为AI生成证明虽精巧但难验证,“漂亮证明未验证和垃圾无异”。他投身形式化验证领域,而AxiomProver完成“246定理”形式化验证。
AI开始接管实验室了!玻尔·跃迁实验室:试剂、设备、数据一个入口搞定,1800+设备即插即用
深势科技推出玻尔·跃迁实验室,解决传统实验室设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等痛点,围绕计算 - 实验 - 数据 - 计算无缝闭环底层重构,与传统 ELN/LIMS 不同。
炫酷全能,一个窗口搞定所有,狂揽 1.5w 星!
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人手一个顶级家教!OpenAI深夜重磅:ChatGPT「学习模式」上线
OpenAI推出ChatGPT「学习模式」,旨在支持真正的学习。该模式从答案机变导师,通过定制指令实现智能教学,有交互式提示等特性,测试反馈积极,未来还会有更多功能。
无需 OCR 就能从各类文档中提取结构化信息的本地化开源工具docext
docext是无需OCR的本地化开源工具,能从发票、护照等文档图像提取结构化信息。智能文档处理排行榜评估VLMs在多任务表现,docext有灵活提取、表格提取等功能。
想给产品加一个 AI 搜索,是上向量数据库还是用 MongoDB 就够了?
本文解答产品添加AI搜索时,选用专用向量数据库还是MongoDB的选型疑问,理清两类检索的能力边界,讲解MongoDB检索的架构、用法与踩坑点,给出可复用的选型判断框架。
开源多模态推理「破壁」时刻:MMFineReason助力4B逆袭30B
长期以来,开源多模态模型在复杂推理任务上与顶尖闭源模型有差距,核心痛点是高质量推理数据匮乏。上海AI实验室OpenDataLab团队开源MMFineReason框架及大规模数据集,小模型凭此实现性能逆袭。
不想再折腾 ELK?上手体验,程序员自建监控新选择,前端埋点 + 后端日志 + 链路追踪,一套开源栈全包了
OpenObserve 是云原生开源观测平台,用一个服务搞定日志、指标等监控与可视化,能解决监控栈散、部署复杂、存储贵的问题,号称日志存储成本比 ES 降至约 1/140,功能亮点多。
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腾讯开源最新原生端到端OCR:HunyuanOCR,仅1B参数,OmniDocBench得分94.1超竞品,功能覆盖全场景。还介绍了DeepSeek - OCR的桌面客户端,支持拖拽识别、导出文件等。