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2025年多款Deep Research智能体框架全面对比

文章从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南入手,对多个开源深度研究智能体框架进行架构解构与功能对比,还体验了商业化智能体应用,为使用者和开发者选工具框架提供参考。

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别听模型厂商的,Prompt 不是功能,是 bug

风险投资Conviction创始人Sarah Guo分享2025年AI创业观察,指出从用户体验看,prompt是缺陷非功能;传统低技术行业正快速拥抱AI;还分析了AI能力进展、应用案例及投资机会等。

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技术狂飙下的 AI Assistant,离真正的 Jarvis 还有几层窗户纸?

随着AI技术进入新阶段,LLM面临新天花板,市场呼唤从「会聊天」迈向「能行动」的下一代AI Assistant。文章从智能规划与调用等维度分析其发展挑战,介绍不同技术路径并分析优劣势。

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云计算一哥,刚刚重新定义了AI Agent的玩法

亚马逊云科技在纽约峰会上重新定义AI Agent部署方式,发布Amazon Bedrock AgentCore工具包,还推出Marketplace中的AI Agents和工具、Amazon Nova定制化功能等,在数据层和编程应用也有新动作,展现其AI Agent战略布局。

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基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型

传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。

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CUTLASS CuTe GEMM细节分析(一)——ldmatrix的选择

作者作为CUTLASS CuTe初学者,记录问题分析过程。本文聚焦如何基于TiledMMA及输入矩阵在Shared Memory上的Layout选合适Copy Operation完成拷贝,结合实例讲解ldmatrix指令选择,还给出参考代码

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AI编程「反直觉」调研引300万围观!开发者坚信提速20%,实测反慢19%

非营利性 AI 调研机构「METR」对 AI 编程工具影响开发者效率进行随机对照实验,结果意外:开发者本坚信提速 20%,实测却慢 19%。还分析了原因,指出调研局限与未来展望。

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研究表明:资深开发者在使用AI工具时,完成任务的时间比不使用时延长了19%。

研究通过随机对照试验,发现2025年初资深开源开发者使用AI工具完成任务时间比不使用时延长19%。当前衡量AI能力多依赖标准化评测,可能高估或低估其真实能力,研究旨在更准确评估。

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Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成

当前智能体训练缺高质量任务数据,主流数据集依赖人工标注,规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架,能自动生成智能体任务,构建并开源含约 41,000 条任务的数据集,支撑智能体训练评估。

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重磅发现!大模型的「aha moment」不是装腔作势,内部信息量暴增数倍!

中国人民大学等联合团队研究发现,大模型推理有“信息脉冲”,特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”,对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法,代码已开源。

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