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打造全球首个强化学习云平台,九章云极是如何做到的?
AI正从语言模型走向智能体,强化学习成关键技术,但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL,实现系统级重构,其智能基础设施战略布局领先,具产业赋能优势。
LLM 驱动的 AI Agent通信:协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议,分析不同交互的安全风险,提出防御对策,还以MCP和A2A为例做攻击实验,给出未来研究方向。
千卡集群破壁之道:vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长,但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲,结合 LLaVA 和 DiT 模型实践,解析优化策略,分享提升训练效率与稳定性的经验,还展望了 AI Infra 未来。
普林斯顿等高校提出AgentDistill:无需任何训练即可继承大Agent复杂能力,性能提升48%,成本降低90%
在AI领域,大型语言模型智能体计算需求大限制部署,传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案,让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包,无需训练继承复杂能力,小模型性能显著提升。
本地LLM万字救场指南来了!全网超全AI实测:4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型(LLM)展开,针对实用性和经济性问题,用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等,给出不同配置下性能指标及使用建议,还模拟真实场景测试。
软件正在发生根本变化:Andrej Karpathy 旧金山 AI创业学院演讲万字实录
Andrej Karpathy在旧金山Y Combinator AI创业学院演讲,指出软件正进入“软件3.0”时代,大语言模型(LLM)是新型计算机,能用英语编程。他探讨了LLM特性、生态,以及如何利用其构建部分自治产品等。
Vector数据库退位,AI记忆Memvid登场!
近期基于视频的AI记忆库Memvid大火,宣称革新AI记忆管理,能将文本片段存于MP4实现快速语义搜索。不过网友分析,它底层用FAISS,读写慢、文件大,仓库issues也显示其性能与声称相反。
不愁了!开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报
2025年5月,滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统,用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法,分解析、规划、绘制优化三阶段,生成效果好且开源,不过也存在效率和创意不足问题。
面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。
揭开大模型“伪遗忘”,港理工等团队:结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注,机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具,区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’,揭示遗忘现象背后表示结构变化规律,还做了相关实验并得出核心结论。