「全流程科研智能体系统」共找到 4276 篇相关文章
Anthropic:这样构建Agent,性能提升90%!
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法,该系统是Claude内置Research功能。干货多,涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%,但烧钱,适合高价值复杂任务。
AI开始替人类调用AI!token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计,截至8月10日,Agent类token用量半年涨14倍,人类仅2.8倍。差距源于用法差异,虽智能体部分token计价低,但用量大仍烧钱。省钱关键在配套,且智能体任务验收缺人手。
新天终启,万象智生!从AlphaGo到GPT-5,新智元十年见证ASI创世纪
2025年AI迈向ASI,新智元迎十周年,9月7日将在北京举办峰会。众多大咖齐聚,探讨芯片、大模型等前沿突破。今年大模型发布密集,如OpenAI、谷歌等有新成果,中国造大模型也表现出色,未来智能体等将爆发。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验,指出软件工程瓶颈转移,需重构流程,介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容,还提及组织形态、指标及未解决的问题。
陶哲轩说:AI 辅助数学证明,已经成了日常操作
世界顶级数学家陶哲轩解决 Erdős 经典问题时,全流程用 AI 做助手,从证明草案到简化证明,再到形式化验证。整个流程为人类提出猜想、AI 暴力证明、人类简化优化、AI 辅助形式化验证。
IROS 关键圆桌:到底应该模型驱动,还是数据驱动?
10月20日,美团在IROS大会期间举办学术年会,多位嘉宾围绕具身智能商业化等议题展开探讨。圆桌嘉宾就第一性原理、软硬件体系、模型与数据驱动等话题各抒己见,还谈及机器人最终形态并勉励年轻人。
Langchain创始人最新分享:如何跨越“原型惊艳”到“生产可靠”的鸿沟
近日,LangChain创始人Harrison Chase在Interrupt大会演讲,指出AI行业‘原型易,生产难’痛点。分享优秀Agent工程师四大素质、智能体开发三大关键,还介绍战略预判与产品布局,致力于为智能体工程师提供全周期支持。
字节版龙虾架构火爆GitHub!开源获35k+ Star,内置Skill全家桶,原生适配飞书
字节开源Deer - Flow2超级智能体管理框架,登上GitHub Trending榜首,获35.3k Star。它采用模块化多智能体架构,主打开箱即用,扩展性强,适配多种IM渠道,还介绍了核心能力、部署方式等。
AI助手Cici悄然霸榜海外,又是字节
AI智能助手领域有新玩家,字节跳动的Cici在多个国家应用商店霸榜,数月内下载量爆发式增长。它融合字节旗下技术,文本生成用到OpenAI、谷歌模型。同时,豆包在国内AI智能助手赛道全维度领先。
吴恩达:AI 将最先杀死前端
AI 对程序员的影响引发热议,吴恩达在 Newsletter 中给出加速排序:前端 > 后端 > 基础设施 > 科研。他认为前端开发被加速最厉害,后端需更多人工引导,基础设施和科研领域 AI 作用有限。同时指出初级、缺乏协作和创造性的工作易被取代。