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一句话生图要过时了?开源图像生成Agent进化出「工具编排」
来自多机构的研究团队提出GenEvolve,将开放图像生成建模为「工具编排轨迹」。它配置三类工具,经多轮决策完成生成。通过构建数据集训练,实验显示在多基准上表现出色,已开源模型、代码等。
每周产业洞察 | AI导演定价混战,行业需要第一把尺子
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区,由多方参与,采取‘共创、共建、共享’模式。首创郎园负责运营,提供六大服务平台,促进成果转化与场景落地,截至2025年8月已汇聚近百家生态合作伙伴。
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。
豆包 Seed 2.0 Lite升级:给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈,作者做视频字幕常遇识别错误,因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听,还可结合上下文准确输出字幕,成本降 20%,也能理解视频,为工作流补全感知。
Agent不是关键!人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist,旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态,在多轮实验中表现出色,提升科研效率,推动AI真正接手科研流程。
当模型成为公共基础设施,特赞如何架构企业级 Agentic AI?
当大模型成公共基础设施,企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系,围绕企业业务运行结构设计,能让智能体参与企业经营判断。
ICLR-26腾讯混元:Agent是强大的,但用户是狂野的
现有LLM工具使用基准测试场景理想化,忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench,基于真实用户行为构建测试集,对58个模型评估,发现模型准确率低,揭示LLM在真实场景下能力缺口,为模型优化指明方向。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述,由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变,记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架,介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
不训练,解锁Agentic智能!微软:只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式,把大模型放进“虚拟机”,让其在6大任务上成绩全线暴涨,零额外训练解锁“通用代理智能”,还介绍了相关实验、优化及效率情况。
联手 OpenAI 发布 ACP,Stripe 是如何思考 Agent 支付的?
今年 9 月,OpenAI 与 Stripe 联合推出 ACP,重新定义支付。本文整理了 Stripe 的 Head of Data & AI Emily 的访谈,介绍 ACP 本质、Stripe 与 AI 公司的商业模式探索,以及 Stripe 自身的 AI 应用和对 AI 宏观影响的看法。