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为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限?
随着 AI 落地企业进程加快,数据类型更丰富,传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖,以 Lance 为湖格式,从多维度选型技术,解决存储等问题,在多行业有应用潜力。
Anthropic:上下文工程在AI Agents的正确打开方式!
在‘提示工程’后,‘上下文工程’成焦点。它是提示工程延伸,因信息过多模型会‘失焦’,上下文是稀缺资源。文章介绍高效上下文‘解剖学’、运行时检索策略、长周期任务应对方法等。
智谱AI发布桌面Agent,轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架,旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI,采用分布式训练,引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼,虽有视觉感知等挑战,但意义重大。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。
AI编程到底有没有护城河?RL+Agent重塑代码世界!
作者作为cursor重度用户和算法出身玩家,分享AI编程赛道技术内幕。探讨AI编程视角下RL的难题,介绍AI编程体验进化要素,还聊了cursor 1.0更新,最后指出AI编程工具发展趋势。
ChatGPT 评估员工绩效,评得是真能力吗?
绩效考核季,不少管理者用 ChatGPT 生成绩效评语,认为高效。但文章指出,把关键管理工作交 AI 是‘职业肌肉’萎缩,还给出管理场景下 AI 使用清单,网友也对 AI 辅助绩效评估展开热议。
人类最后考试已不够用,Agent最后考试来了!
AI飞速进步,人类最后考试(HLE)已不够用,伯克利牵头推出智能体最后的考试(ALE)。ALE真实、全面、可验证,当前最强AI在最难档通过率仅8.6%,主流系统平均2.6%,显示AI距替人干活尚远。
LaPha:你的Agent轨迹其实嵌入在一个Poincaré球?
经典强化学习动作空间离散有限,但语言模型动作空间几乎无限。上海科学智能研究院联合复旦大学提出LaPha,将智能体行为树映射到潜空间,构造密集奖励、剪枝等,在基准测试中效果显著。
OpenClaw 走红背后:Agent、AI Coding 与团队协作的新问题
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火、使用体验等问题。指出它并非低门槛产品,AI Coding 核心问题是不稳定与不可控,还讨论了团队落地方式及未来 AI Coding 可能的拐点。
用超图撕开知识边界:16万节点无师自通搞Agentic科研
传统知识图谱只能用三元组描述世界,难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边,让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’,并构建了超图进行实验,实现可验证的科学发现。