「自回归架构」共找到 2891 篇相关文章
给野马套上缰绳:Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开,指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式,以悟空 AI 招聘为例说明落地,还分析行业标杆、未来趋势,给出心法。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章围绕用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 展开。介绍 `deepagents` 核心能力、安装配置,给出最小可运行示例。还阐述自定义工具及使用方法,添加审查 Skill 明确审查标准和流程。
两个哈佛女生用AI做电池故障排查,数月的工作量被缩到了几分钟
哈佛毕业女生 Eva Tuecke 和 Catherine Yeo 创立 Altara 公司,获 700 万美元种子轮融资。其系统能整合电池等物理科学领域分散数据,将故障排查时间从数月缩至几分钟,还能确保输出可审查,适应不同机构需求。
突破视觉仿真算力瓶颈!新一代具身智能仿真框架开源:高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型,但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架,融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染,成果被RSS 2026录用,将开源。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark,是多模态推理模型,在部分健康和多模态测试领先,编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少,该模型基准测试有竞争力,但其从开放转向封闭引开发者担忧。
英特尔:CPU的痛就像送外卖
英特尔将优化CPU痛点比作送外卖,推出二进制优化(IBOT)技术,还升级硬件酷睿Ultra 200HX Plus。数据中心方面,英特尔DCG老大Kevork Kechichian认为Agentic AI使CPU重回舞台中央,并分享转型思路。
Agent记忆赛道大洗牌!LoCoMo-Refined重磅发布,主流记忆框架迎来核心检验
南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined,这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞,在其标准下主流记忆框架得分普降,且相关数据集和评测脚本已开源。
大基金投资,安徽又跑出一家芯片IPO
4月10日,全芯智造IPO辅导状态更新为“辅导验收”。这家成立不到七年的制造类EDA企业,创始人是行业“老兵”倪捷,技术覆盖制造关键环节,虽营收破5亿但净亏超3亿,获大基金等投资,有望推动国产替代。
龙虾连Gemma 4,只需三步,谷歌官方教程出炉,不再花钱买token
谷歌官方发布教程,教大家分三步将 Gemma 4 和龙虾(OpenClaw)连接。有人认为此流程清晰直接,让本地跑 Agent 变得简单。不过 Gemma 4 与顶尖模型有差距,且小模型安全性存疑。
全民养虾,百虾大战,但2026年了,99%的企业用AI还是没赚到钱。
2026年,99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小,壁垒在context。Data不等于Context,企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。