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构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
OpenAI发布GPT-5.1 Codex Max,编程能力比Gemini 3更强、更持久
为换回注意力,OpenAI紧急发布GPT - 5.1 Codex Max。它在编程测试中表现优于Gemini 3 Pro,还实现24小时项目级开发。引入自动压缩与扩展推理改进,效率提升,现已多途径可用,API访问将开放。
终于,TRAE SOLO全量开放,我们用它复刻了PewDiePie的大模型智囊团
2025年AI Coding赛道上,TRAE是国产AI IDE代表作。7月其SOLO Beta版反响好,如今正式版全量推送。它定位为‘具备响应感知的编程智能体’,新增功能,还限时免费体验,实测显示开发能力强。
SGLang支持GPT-OSS:从Day 0支持到性能增强
SGLang宣布重大更新,聚焦openai/gpt - oss - 120b模型深度性能优化与新功能。预填充和解码阶段吞吐量显著提升,支持多GPU,有推测解码等功能,还支持智能体应用程序,且不损害模型推理能力。
小扎不死心Manus“自研”了一个,但模型用的Claude……
Meta推出智能体平台Hatch,功能类似Manus,开发阶段用Claude,计划正式上线时切换到自研模型Muse Spark,10月推出新模型Watermelon。Hatch注重消费数字生活,与Meta社交生态深度绑定,高端订阅有默认分发优势,但面临真实环境考验。
英伟达老黄收购了一家AI编程公司
英伟达刚收购AI coding初创公司Solver,该公司成立三年,专注编程AI Agent。此前英伟达收购不少降芯片成本或提供AI支持的公司,此次收购契合其构建软件生态层战略,或使AI智能体逼近软件开发核心。
图解Vllm V1系列7:使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热,探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理,分析单条请求处理流程及阶段,说明并发提升效率的方法,还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性?
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难,介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法,还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路,不过LLM本质有局限,多智能体或可缓解。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
获NVIDIA致谢:悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点,介绍多智能体架构闭环及实战挑战,如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系,指出AI infra存在安全隐患,强调安全融入业务的重要性。