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逆势降本:云上数据平台年复削减30%的治理实践
本文是朴朴科技对云上大数据平台成本治理的阶段性总结。其开展成本治理已三年,分“降本增效”三部曲:成本发现与分析、成本优化与控制、体系化治理构建,分享经验,助力同行开展相关工作。
人格向量:大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移,传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”,实现提前预测、实时监控和主动控制,为AI安全提供数学框架。
京东深夜开源,首个完整通用Agent产品,直指行业SOTA!
京东深夜开源业界首个“开箱即用”完整多智能体产品`JoyAgent-JDGenie`。与大多为SDK或框架的开源项目不同,它是端到端完整产品。在GAIA榜单表现佳,架构清晰且有技术创新,使用和二次开发简单。
阿里云客服Agent业务提效实践:灵活可控的落地方法论
阿里云算法专家姜剑介绍了“阿里云服务领域 Agent 平台”及业务提效方法论。阐述 Agent 技术本质、模式,分析其给客服领域带来的价值,指出阿里云客服痛点,提出解决设计问题的方法,展示平台设计与落地成果。
SeeDance 2.5:AI 一次能出 30 秒视频,被重新定价的是这几层人
7 月初,字节在火山引擎 FORCE 大会上放出 SeeDance 2.5,它能一次性生成 30 秒完整成片。文章详述其能力,提出视频生成的不可能三角判断框架,还分析它会重新定价产业链上多个环节,改写产出随机性。
AI的窗口期还剩多久,不同窗口处于什么阶段?战略上车来得及吗
文章指出AI窗口期并非单一窗口,而是一组接力出现的窗口。分析了基础设施投资、AI人才、AI应用创业等五个维度的窗口期阶段,给出识别窗口期的框架,还为普通人抓住窗口期提供了实操策略。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o,推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力,斯坦福等团队提出AgentFlow框架,通过模块化和实时强化学习优化策略,使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型,为AI发展提供新思路。
破局大模型推理困局!华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲,围绕大模型推理优化,从模型、框架、算子层展开,结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战,介绍加速技术,分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
LLM 驱动的 AI Agent通信:协议、安全风险与防御对策
论文围绕智能体通信的协议、安全风险及防御对策展开探讨。介绍兴起与重要性、定义分类、解析多种协议,分析不同交互的安全风险,提出防御对策,还以MCP和A2A为例做攻击实验,给出未来研究方向。
面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。