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不是,高考刚结束,高考报志愿的Agent也来了?
夸克官宣夸克高考志愿大模型,虽未多提Agent,但作者认为其比Agent还Agent。该模型免费,以Qwen为基座,结合高考知识库,能生成详细志愿报告,考虑多方面需求,助力学子报志愿。
12个Ai编程Agent同台PK,最贵的不一定是最强的
上海交大和美团联合发布PRDBench论文,将12个主流AI编程Agent放入50个真实Python项目测试。结果显示,基础模型写代码强,商业版调试优势明显;专门训练的裁判模型比通用大模型靠谱。
Memento-Skills VS OpenClaw 不改模型也能进化
Memento - Skills让AI Agent自己设计自己,通过部署时学习进化,不动模型参数,将经验写进技能库。经测试,在HLE和GAIA基准测试中准确率大幅提升,与OpenClaw等定位不同,有多种部署方式,不绑定模型。
年终总结,通用Agent在企业落地,为什么这么难?到底要怎么做?
文章指出通用Agent在企业落地难,原因有模型本身问题、工程化落地难度被低估、安全合规要求高。还介绍金蝶苍穹Agent平台,它嵌入企业管理场景,有业务模板、开放标准和安全保障。
MiniMax 怎么做 Agent:Model-Harness 协同只是第一步,还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步,发展成桌面应用 MiniMax Code,形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势,指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
LangChain提出Agent工程化的新分层(Agent harness)
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商,将Agent开发分三层:Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念,强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
万字长文梳理「罗福莉」三个半小时的访谈:2026年不是Agent元年,是生产力爆发年
小米大模型负责人罗福莉在访谈中复盘技术剧变,分享对OpenClaw的认知转变,阐述Agent框架本质,介绍MiMo V2架构选择,探讨人跟Agent共创、多模态Agent等内容,判断2026年生产力将爆发。
这大概是我读过关于AI大模型最全面、好读又易懂的文章了
文章从神经网络入手,介绍其概念、学习过程,进而引出大语言模型,阐述其原理、训练方法,还提及AI浪潮下基础设施及大模型使用方式,如Agent、MCP等,展现神经网络和大模型发展现状与前景。
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。
大模型在具身推理上「翻车」了?4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力,用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足,还分析错因,开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力,在仿真测试中效果显著。