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超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。
来自MIT最强AI实验室:OpenAI天才华人研究员博士毕业了!
OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士,辅修哲学,是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员,将推进世界模型技术,强调视觉世界模型对具身智能至关重要。
AI时代终端大变局
随着算法、芯片、场景深度融合,端侧AI计算成终端智能化核心引擎,重塑IoT终端应用场景智能体验。端侧AI芯片作为技术底座,正重塑终端产业格局,虽面临挑战,但未来前景广阔。
麻省理工AI放王炸!无需说话、秒懂你的想法,外挂AI大脑来了
今天凌晨2点,麻省理工学院分享突破性研究Alterego。它是可穿戴无声语音交互AI设备,通过捕捉神经肌肉信号实现无声沟通,处理后用骨传导耳机反馈结果,应用场景广泛,还能帮助残疾人交流。
1美元训出专属滤镜,AI把ASCII游戏画质拉满
软件工程师Jeff Schomay用AI将ASCII风格游戏‘雷霆蜥蜴’实时‘翻译’成全动态图形游戏。他借助fal.ai平台解决速度问题,经历多次尝试平衡速度与画质,还训练专属LoRA模型提升画质,但仍面临帧间一致性难题。
DeepMind爆火论文:向量嵌入模型存在数学上限,Scaling laws放缓实锤?
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限,Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集,测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务,揭示了RAG系统约束,让人反思Scaling Laws边界。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述:从方面到场景的全面总结
近年来,大型语言模型虽能力强但有局限,研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架,建立统一描述语言和通用算法,分析其在不同场景表现与评估方法。
《“人工智能+”行动意见》深度解读:从人口红利到智能红利,中国经济社会变革新引擎
《“人工智能+”行动意见》是全面重塑中国经济、社会与治理体系的国家战略。它以应用促创新,定位AI为新质生产力关键引擎,涉及多领域变革,还采取不对称竞争策略,应对国际博弈。
EMNLP2025 | LLM多次回答一致就一定正确吗?非也
随着LLMs在高风险领域广泛应用,其输出的事实性错误引发安全质疑。中科院计算所和美团团队论文揭示自我一致错误,传统检测方法对此失效,提出跨模型探针法提升检测能力。
斯坦福AI虚拟实验室炸场了!几天设计92种纳米抗体,90%以上实验可行,这才是真正的AI科学家!
斯坦福大学和Chan Zuckerberg Biohub团队开发AI驱动的“虚拟实验室”,能自主研发COVID - 19纳米抗体,90%以上候选药物实验可行。AI在药物研发各环节优势显著,国内AI制药也有进展。