「智能体推理框架」共找到 6029 篇相关文章
打脸OpenAI!谷歌Gemini高级版获IMO 2025官方认证金牌:纯自然语言端到端推理
谷歌DeepMind宣布高级版Gemini在2025年IMO中6题解5题获金牌,经官方认证,全程用自然语言推理。对比OpenAI自我宣称拿金牌,谷歌成绩更有说服力,还介绍了Gemini进步及实现方法。
当EDA(消息驱动架构)遇到AI Agent:消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程,阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因,分析消息队列与AI Agent的融合点,介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能,还展望了AI与中间件的双向进化。
当微信支付开放MCP之后,我却有一点后怕。
微信开放微信支付MCP,补上智能体链路支付短板,使用门槛低。作者分享体验,做了多个案例,如一周健康餐智能体。但全量开放或带来风险,如AI自主完成灰产闭环、AI骗AI钱等。
单张消费级显卡也能参与大模型训练!无问芯穹用「三个盒子」打通十万卡到一张卡AI效能跃升路径
2025年WAIC上,无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子,即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能,是面向未来的智能基础设施设计,能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。
奥特曼点评中美AI牌桌:美国猛攻前沿,中国凭“两张王牌”错位竞争
OpenAI CEO 萨姆·奥特曼在贝莱德峰会上指出,从 o1 到 o3 模型,复杂推理成本降 1000 倍,2028 年末数据中心 AI 认知能力或超人类。他还拆解中美 AI 竞争,美国前沿领先,中国旧模型推理成本控制和基建推进有优势。
NeurIPS 2025|CAKE:大模型驱动的贝叶斯优化新配方,让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学(深圳)等高校研究人员提出 CAKE 方法,被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数,构建自适应贝叶斯优化框架,在多领域实验中效果优,还具备可解释性。
剑指“美国版 DeepSeek!”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈:剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法,带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来,想打造“美国版 DeepSeek”。
2026 年做搜索就是做 Agent Memory
本文整理自Elastic全球副总裁肖涵演讲,讲述AI搜索发展历程,指出2026年做搜索基本是做智能体记忆。分析智能体记忆痛点、表征、遗忘等问题,介绍Jina AI相关模型,梳理记忆产品分类与工作流,给出行业观点与建议。
亿级日活App的“算力生死劫”:推理成本倒挂,他们靠跨云架构砍掉75% GPU集群
一家AI穿搭+购物推荐的出海应用DAU破亿,但算力和传输成本高,ARPU远低于成本。该企业转向Akamai推理云,换用RTX PRO 6000,缩减服务器集群,降低成本,采用跨云架构过渡,实现零阵痛平替。
用2D先验自动生成3D标注,自动驾驶、具身智能有福了丨IDEA团队开源
IDEA团队张磊团队提出OVSeg3R开集3D实例分割学习新范式。它无需人工后处理和3D掩码标注,降低训练成本,有望让3D实例分割商业落地,可用于自动驾驶、智能家居等领域。