「人工智能优化」共找到 1687 篇相关文章
打破学科壁垒!400篇参考文献重磅综述,统一调查「人脑×Agent」记忆系统
哈工大等多机构联合发布重磅综述,打破认知神经科学与人工智能学科壁垒,统一审视人脑与 Agent 记忆系统。文中剖析记忆定义、作用、分类、存储、管理等,还提及评测、安全问题及未来多模态记忆、技能迁移方向。
全国首部AI智能体应用评估标准,现公开征集起草单位和个人!
AI智能体正从辅助向自主决策进化,但企业因缺乏评估规范,面临选型、验收、优化难题。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草,公开征集起草单位和个人。
全面解析 Agent Engineering 的 10 大工程维度:生产级 Agent 系统的炼成之路。
技术突破让AI智能体成热点,但应用走向真实业务暴露出工程瓶颈。本文围绕智能体工程及其10个核心维度,剖析从“不确定的LLM能力”到“可靠的生产级Agent系统”的炼成之路。
Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic在官方文档上线Claude 4.x提示工程指南,针对4.5系列模型优化。介绍基本原则、长期推理和状态跟踪方法、沟通风格,还给出特定场景指导及迁移考虑,助你发挥Claude 4.x实力。
Chiplet(芯粒) —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限,Chiplet技术应运而生,它将大芯片拆分成小芯片,通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高,应用场景多元,但面临热管理、测试和标准统一等挑战,未来发展前景广阔。
AI热点选品:当推荐系统遇上“热点”,我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后,存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目,构建自动化热点响应系统,经多环节处理输出优质候选集,还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
打破确定性魔咒!北航团队提出VBF++:用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架,将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成,在多个数据集上刷新SOTA。
AI修真的一年:学者们怎么看“真智能”?|甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者,探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破,分析研究路径,还谈选择标准与未来期待,指出AI是工程实践命题,真与假关乎信念选择。
谷歌最新 Gemini Agent 爆击GPT-5.2?人类最后考试得分见分晓!网友:Altman又该发“红色警报”了
全球人工智能竞争升温,谷歌与 OpenAI 同日发布更新。谷歌推出全新 Gemini Deep Research 版本及嵌入式研究智能体 API,OpenAI 发布 GPT - 5.2。谷歌新工具能力提升,测试成绩佳,引发网友不同看法,二者竞争激烈。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token,竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注,但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题,消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关,其目标函数存在长度和难度偏置,长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。