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大模型Agent的核心还是prompt? 目前有什么挑战?
文章指出大模型Agent核心并非Prompt,而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具,分析规划、记忆、工具使用要点,还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战,并给出应对建议。
LLM-in-Sandbox:给大模型一台电脑,激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式,让大模型在代码沙盒完成任务,实验显示其能提升多领域表现,无需额外训练,还能减少token消耗,研究者认为应取代纯LLM推理。
无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化,绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人,还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系,有优势也有隐患。
大模型中标TOP10里的黑马:中关村科金的应用攻坚之道
2025 年中国大模型产业招投标市场爆发,应用类项目占比近六成。中关村科金以 23 个中标项目入围应用类 TOP10,在多行业落地成果显著。2026 年行业将聚焦 ROI、数据壁垒等方面。
Sora APP 60天留存率:0
a16z合伙人Olivia Moore分享数据,Sora APP下载爆发快,但用户留存率从首日10%降至60天的0%。虽有功能更新、取消注册门槛等举措,用户仍不买账,或因算法、功能设计等问题。
DeepMind率先提出CoF:视频模型有自己的思维链
DeepMind在Veo 3论文中提出帧链CoF概念,类比语言模型CoT,让视频模型能时空推理。实验显示Veo 3有通用视觉理解能力,能零样本解决视觉任务,未来通用视频模型或取代专用模型。
GPU为什么能取代CPU,成为计算领域无可争议的核心?
文章介绍GPU取代CPU成计算领域核心的原因。对比二者架构差异,指出人工智能、大数据和HPC等领域需并行处理,GPU正擅长此。软件支持也推动其普及,未来还会在更多领域发挥作用。
95% 企业 AI 投资无回报?华为云 × 合力亿捷:客服 Agent 给出解题思路
麻省理工报告显示 95% 企业生成式 AI 投资无回报,但指出办公自动化等领域回报率高。客服 AI Agent 是热门方向,华为云与合力亿捷合作的方案解决行业痛点,打通数据闭环,有示范意义。
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索,无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务,通过核心组件Graphiti动态整合数据,在LongMemEval基准测试中表现出色。
ICML 2025|多模态理解与生成最新进展:港科联合SnapResearch发布ThinkDiff,为扩散模型装上大脑
现有扩散模型缺乏多模态推理创作能力,在算力和数据不充裕时实现该功能是难题。ICML2025上,港科联合SnapResearch提出ThinkDiff,以较少资源让扩散模型有思考能力,开辟多模态理解生成新路径。