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Agent 框架协议“三部曲”:MCP、A2A、AG-UI
文章介绍Agent框架的三个主流协议。MCP解决AI Agent和外部工具交互问题,获三大巨头支持;A2A促进独立Agent间通信,但MAS系统不成熟致其未普及;AG-UI解决AI Agent与前端应用交互标准化问题。
微软OEL框架:大模型一次部署,终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架,无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证,揭示关键洞察与启示。
GPT-Image-2全量上线,强出天际线
OpenAI的GPT - Image - 2虽未正式发布但已全量上线,实测在文字渲染、知识理解等方面超强大,有信息图、专辑封面、UI设计等多种玩法,Sam Altman官宣明天发布内容或含它,还可能宣布实现AGI时间。
nnU-Net:医学图像分割的自适应自动化框架
德国癌症研究中心团队提出 nnU-Net 自配置医学图像分割框架,能根据数据集特征自动推导预处理、网络拓扑等策略获稳健分割基线。文章介绍其原理、优缺点、评测案例及 Python 代码实现。
Parlant:一个让AI Agent 真正听话的开源框架
AI Agent存在不听话的痛点,Parlant开源框架专门解决此问题。它与传统方法不同,能确保执行规则。具备行为准则、对话流程等功能模块,适用于金融、医疗等场景,已在金融场景落地。
Omni-Effects:首个统一多特效生成框架
Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述,不聊训练,只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent,横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场,给出统一语言、视角和评测。
500行极简开源框架,硬刚GPT/Gemini视觉极限!
多模态大模型代码能力进步大,但基础视觉任务常失误。UniPat AI构建SWE-Vision框架,让模型用代码处理视觉判断,在五个视觉基准测试达最优,其极简设计有效且泛化性强,代码已开源。
FutureHouse 联合创始人:AI Scientist 不是“全自动化科研”
FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立,今年 5 月推出四个 AI 科研 agent,6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示,AI Scientist 并非‘全自动化科研’,生物比化学更具‘平台化’潜力,团队聚焦科研自动化。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。