「交互轮次扩展」共找到 1076 篇相关文章
Agent 框架协议“三部曲”:MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题,获三大巨头支持;A2A促进独立Agent间通信,但MAS系统不成熟致其未普及;AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
TEN VAD 开源:低延迟、高准确率,提升「语音 Agent」上限就靠它!
TEN-VAD是专为实时流式语音场景优化的开源模型,能解决语音交互中常见问题。它轻量级、跨平台、高性能、低延迟,获大佬背书,在多场景是必选组件,是语音交互里易被忽略却难替代的一环。
跨芯片统一优化,DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日,上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器,后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点,在多芯片上实现性能优化,还解决了DSA芯片优化难题。
cursor 2.0实测:cursor的摆烂之作
作者实测Cursor 2.0后大失所望。它交互粗糙,多智能体虽有多个回答但选方案操作不明;因Claude涨价推出智能分发和自研Composer,后者除快无优势且需魔法;内置浏览器交互麻烦,窗口管理离谱,语音模式基本不可用。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA(次平方稀疏注意力)算法。它支持12M tokens上下文,比fastAttention快52倍,训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性,有计算和内存线性扩展等特性,经三阶段训练可可靠利用长上下文。
吴恩达来信:试试语音交互吧!
吴恩达认为基于语音、可对话的AI系统在发展,语音用户界面将普及。虽不会完全取代传统界面,但会带来新应用场景。还介绍了Vocal Bridge架构,且构建语音UI可能比想象容易。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统,有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法,包括服务端和客户端配置,还提及搭建跟踪系统及后续计划,将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
CAI+DeepSeek渗透测试情况及扩展分析
文章对CAI+DeepSeek进行渗透测试。介绍CAI安装,在kali按Ubuntu指令装,使用界面友好。测试中CAI执行指令彻底灵活,扫描分析到位。还提及CAI多种能力,称其作为开源框架全面细致,值得研究。
Cloudflare 通过左移安全实践扩展基础设施即代码
Cloudflare实施基础设施即代码和自动化策略执行,将安全验证前置,消除手动配置错误,在部署前捕捉安全违规。该方案以Terraform等为核心,还解决了采用难题、配置漂移等问题。
CVPR2026 | Streamo:让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo,将‘何时回答’变为模型预测的 token,通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手,还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集,实验效果良好。