「课程构建」共找到 2004 篇相关文章
国产黑马自优化「超级大脑」,全闭环Agent杀疯!一站式AI原生基建来了
AI加速落地,行业需可持续进化系统框架。清华系中数睿智将全新框架集成到语思智能平台,其5D - RAG框架破传统RAG痛点,且在多领域落地,为产业智能升级提供路径。
将 AI 注入 Java 应用程序
文章围绕将 AI 注入 Java 应用程序展开,以宇宙飞船租赁应用的聊天机器人为例,介绍如何用 LangChain4j 和 Quarkus 等 Java 框架与大语言模型(LLM)交互,还提及流式响应、结构化输出等功能及相关概念。
AutoGLM 2.0 深度解析:云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温,多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径,其由国产模型驱动,具多能力,在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破,也面临一些挑战。
从单领域到多能力协同:数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习(RLVR)在多领域推理中的机制,发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等,为构建AI推理模型提供关键发现。
4D空间智能:AI如何一步步「看懂」时空结构?一篇综述解析通往四维世界的五大层次
4D空间智能重建整合静态场景与时空变化,构建含时间维度的空间表征系统。南洋理工等高校研究者调研该领域,提出按建构深度分五层的新视角,展现AI认知从基础到高阶的进化路径。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」,是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上,智能体成主角,AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变,介绍智能体底层逻辑,涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等,还对比先前尝试,探讨智能体能力层次与未来发展。
多模态后训练反常识:长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现,多模态视觉语言模型中,长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集,分析各方法表现及组合策略困境,还给出实验发现与未来研究方向。
别只盯着李飞飞!AI的「3D数据底座」已被这家中国公司悄悄建好
群核科技构建具身智能时代的「3D版ImageNet」,其SpatialVerse平台为机器人提供三维数据与仿真环境。借助新技术发布全球首个3D语义数据集InteriorGS,还与多机构合作,成果获学术和产业认可。
AlphaEvolve:陶哲轩背书的知识发现 Agent,AI 正进入自我进化范式
Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve,结合Gemini模型与evaluator,能发现新算法。它源于FunSearch,可多领域应用,运行机制类似自然进化,其关键组件evaluator对其发展很重要,也标志AI进入自我改进范式。
LangChain官方实测:多智能体架构怎么选?
构建AI Agent时,单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构,在复杂零售场景实验,对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本,还给出优化Supervisor架构的方法。