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让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任

本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度,指出开发中‘简单’是假象,复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点,通过案例说明其落地困境,提出将其视为系统组件,先求稳定可靠,还提及开发思路、模式及最新进展。

阿里云开发者
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对话蚂蚁 AWorld 庄晨熠:Workflow 不是“伪智能体”,而是 Agent 的里程碑

文章围绕AI Agent展开,蚂蚁集团AWorld算法负责人庄晨熠认为,当前AI陷入‘应试狂热’,Workflow是智能体发展的里程碑,群体智能与大模型相辅相成,还分享了智能体应用实例及对未来的规划。

AI科技大本营
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黄仁勋的中国搭子,打造3000亿市值半导体龙头

2025年5月黄仁勋宴请AI供应链伙伴,胜宏科技董事陈涛是唯一大陆企业家。英伟达AI服务器七成PCB来自胜宏,因其技术与量产优势。陈涛创业坎坷,靠技术赌注和军事化管理让胜宏崛起。

芯师爷
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被H-1B签证折磨10年,前微软科学家用AI「掀桌」

美国签证体系成本高、周期、透明度低,前微软科学家Priyanka Kulkarni创办Casium,用AI改造签证服务,把材料准备时间大幅缩短,近期获500万美元种子轮融资。新规下,其服务更显重要。

新智元
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Flash-Searcher:Web Agent的并行革命

当下Web智能体用顺序执行链解决复杂任务存在执行和信息利用率低的问题。为此提出Flash - Searcher,以DAG并行执行机制为核心,提升执行吞吐与速度,在多基准上表现优,代码已开源。

深度学习自然语言处理
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让YOLO飞起来:从CPU到GPU的配置指南

文章指出默认安装的YOLO用CPU计算,处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤,对比性能,还给出常见问题解决办法,能显著提升运行效率。

机器学习AI算法工程
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刚刚,Meta风雨飘摇中发了篇重量级论文,作者几乎全是华人

风雨飘摇的Meta发布重量级论文《Agent Learning via Early Experience》,提出「早期经验」新范式,让AI智能体「无师自通」,为突破强化学习瓶颈提供新思路。该范式结合两种策略,实验效果显著,还指出了局限与未来方向。

新智元
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LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点

北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。

机器之心
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Shopee OnePiece:业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架

2025年生成式推荐发展火热,但工业界落地多在序列化建模,替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式,是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架,含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。

InfoQ
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谁是最强“打工AI”?OpenAI亲自测试,结果第一不是自己

OpenAI发布新研究,提出GDPval基准衡量AI模型在有经济价值任务上的表现。Claude Opus 4.1表现最佳,GPT - 5次之。OpenAI开源优质子集并提供自动评分服务,还指出了GDPval的局限。

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