「智能体工作流框架」共找到 4901 篇相关文章
如何正确Vibe Coding?这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长,开发者应接纳大模型生成系统,还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略,并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
首篇具身智能机器人「安全」综述:LLM如何跨越物理鸿沟?
最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战,指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作,而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。
Agentic-KGR:通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点,如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升,还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
腾讯云黄世飞:企业如何构建面向未来的 AI-Ready 智能数据基座
本文是腾讯云副总裁黄世飞在腾讯全球数字生态大会的分享,介绍腾讯云AI - Ready数据平台建设进展,涵盖背景挑战、架构创新、生态落地等内容,还提及相关应用实践及未来规划。
77岁「AI教父」Hinton:AI早有意识!我们打造的智能,可能终结人类文明
77岁「AI教父」Hinton在与主持人Jon Stewart的对话中表示,AI可能早已有意识,人类对「心智」的理解是错误的。他认为意识是信息处理系统的涌现属性,如今大语言模型或已有主观体验,甚至会伪装。
阿里开源DeepResearch模型,超强“AI研究员”,开启自主智能体新纪元
阿里巴巴通义实验室开源Tongyi DeepResearch模型,是全球首个性能能与OpenAI DeepResearch较量且全开源的Web Agent。它采用先进架构,有两套推理范式,训练方法论有创新,实测表现佳,应用场景广,用Apache - 2.0许可证。
多模态RAG哪家强?9 个 Embedding、4 类 MLLMs、4 大框架实景比拼
现有文档 RAG 评测存在不足,华南理工和华科推出 DOUBLE - BENCH 进行多模态 RAG 实战评测,结果显示检索是瓶颈,模型爱胡说。快手开源 Keye - VL - 1.5 - 8B,PaperAgent 有实操指南。
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。
3D-R1重塑三维视觉语言推理!让三维交互更智能
近年来,视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破,但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型,它基于新数据集和策略构建,有强多任务三维理解能力,不过也存在进步空间。
OpenAI董事长Bret Taylor:2010 年的 SaaS 应用,就是 2030 年的智能体公司
OpenAI董事长Bret Taylor在对话中称,当下处于“加10倍速的互联网泡沫”时代,AI为初创公司带来挑战巨头的机会。他直言多数B2B公司“以客户为中心”是胡扯,还为AI创业者划红线,如应用公司预训练模型是烧钱。