「人类式思考」共找到 2313 篇相关文章
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
谷歌大脑之父首次坦白！茶水间闲聊引爆万亿帝国，AI自我突破触及门槛
AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中，回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节，还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容，也提及未来五年规划。
中国科大Science-Star（科星） : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎，有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色，为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。
从需求到研发全自动：如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践，对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣，还介绍专业智能体建设，分享开发中的思考与经验。
兔子蹦迪疯传，5亿观看！全球恐慌：一段AI视频把全人类拉入虚拟现场
一段兔子深夜「蹦迪」的AI假视频骗了全球上亿人，在TikTok引发大量转发。因监控画面模糊、背景静态等，它难以识破。随着AI发展，真假视频难辨，引发人们对区分虚拟与现实的思考。
“导演梦”不再遥远：Captain Cinema 让你用短片制作出电影
约翰·霍普金斯大学与字节Seed团队推出自动生成短片的Captain Cinema系统。它以剧情文字为输入，先规划关键帧，再补全画面动态合成短片。采用特殊训练法和模型，虽有局限，但为电影自动生成迈关键一步。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
2025AI产品用户需求调研报告：AI产品的用户类型细分与画像分析 | 甲子光年智库
甲子光年智库基于调研数据开展AI产品用户研究，分析目标用户界定、类型细分与画像。指出新一代AI会重塑用户习惯，需探寻产品最终形态，还给出用户需求、类型分布等多方面结论。
LeCun发布最新世界模型：首次实现16秒连贯场景预测，具身智能掌握第一视角！还打脸用了VAE
LeCun团队推出PEVA模型，让具身智能体学会人类“预判能力”，首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer，用真实数据训练，解决长时序问题，还能筛选最优动作。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。