「安全团队」共找到 4228 篇相关文章
阿里开源AgentScope 1.0,多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下,多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架,以开发者为核心,有三层解耦架构,模块化设计,还解决安全和管理问题,在工程化特性上优势明显。
FutureHouse 联合创始人:AI Scientist 不是“全自动化科研”
FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立,今年 5 月推出四个 AI 科研 agent,6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示,AI Scientist 并非‘全自动化科研’,生物比化学更具‘平台化’潜力,团队聚焦科研自动化。
硅谷顶尖产品教练万字干货,一针见血揭示产品失败真相
文章回顾 Jim Morris 演讲,指出多数团队混淆“产出”与“成果”,迷恋“虚荣指标”。以 Power Reviews 为例,强调做对事才驱动客户价值。还介绍衡量成功的指标及应用案例,说明指标关联与先行指标作用。
从亚百毫秒级启动到生产级部署,腾讯云为何重构 Agent 沙箱?
2026 年初,OpenClaw 掀起本地终端 Agent 热潮,但也带来安全风险,让 Agent 沙箱受关注。腾讯云 4 月开源 Cube Sandbox,InfoQ 采访金峰,了解其从 Serverless 到 Agent 沙箱过程及团队对下一代 Agent Infra 的判断。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代,开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’,介绍其优势、人+AI结对编程模式,还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略,强调文档驱动和安全合规。
当 AI 下场炒 A 股,「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中,不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法,基于A股数据集验证,显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性,是综合改进方案,但有算力等局限。
具身VLA后训练:TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足,跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”(ATE)框架,实现从调架构到调分布的范式转移,适配主流VLA模型,减少数据需求。
ICCV 2025|训练太复杂?对图片语义、布局要求太高?图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意,但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法,无需训练实现图像变形,通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题,实验效果佳。
谷歌MCP Toolbox for Databases拆解:助你快速构建数据访问智能体的神器
企业Agent运行常需访问数据库,但会遇到工程问题。本文详解谷歌开源项目MCP Toolbox for Databases,介绍其概念、好处、使用方式,还展示安装、配置、启动过程及不同模式下使用方法,兼具安全管控与可观测性。
从 VLM 到 VLA,智驾距离跨过「L2.9999」还有多远?
2025 年上半年,国内智驾安全受关注,浮夸宣传行不通。文章探讨厂商智驾宣传卡「L2.9999」玄机、端到端成主流原因等,分析了 L2 与 L3 区别及事故责任界定,还提及车企应对策略。