「LLM-Agent」共找到 3442 篇相关文章
Kimi推出超实用插件!让AI真正像你一样操作浏览器
月之暗面推出Kimi WebBridge浏览器扩展插件,让AI Agent像用户一样操作浏览器。它采用本地优先路线,保障安全,可实现信息采集等自动化操作,还能创建CLI工具,是AI浏览器自动化趋势的重要成果。
用 AI Coding 工具生成 60 万字奇幻世界设定的实践记录
作者先尝试用 Python/C# 编排 LLM 调用生成小说世界设定,遇节点信息查看、输出形态等问题。后用 AI Coding CLI,经搭建骨架、基础层展开等阶段生成 60 万字奇幻世界设定,还基于此创作叙事。
moltbook爆火背后:人类操控?伪造截图?Karpathy发风险提醒
moltbook是专为AI设的社交平台,超150万个AI Agent活跃。有人认为它是突破,也有人觉得只是娱乐展示。其背后或有人为操纵,还藏风险。Karpathy既肯定其规模,也提醒有网络效应和安全问题。
清华首提通用大模型滤波方法,实现零样本状态估计|NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器,将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题,在未见过系统中实现零样本状态估计,有望成基础模型。
哪个大学生能拒绝帮你搞定 Office、编程、设计的全能搭子?
国务院印发意见明确智能应用普及目标,高校也展开AI教育。Agent技术成大学生“新工具箱”,文章介绍其概念、运行方式,还以扣子空间为例展示在学术和校园生活场景的应用,最后公布了相关活动信息。
从Prompt到Context:为什么Think Tool是形式化的必然?
文章从编译原理视角,为AI工程实践提供理论根基。分析了Prompt和Context Engineering的形式化程度,介绍Anthropic的Think Tool,指出其优势及对CoT的超越,还提及未来需为Agent System发展全面形式化理论。
吴恩达来信:AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用
吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项,介绍需了解的技能,如LLM基础、用数据为模型提供依据等,并阐述各技能要点,还提及构建AI系统与传统软件的区别。
黄仁勋罕见发长文:APP形态或将消失
英伟达CEO黄仁勋发表长文,系统阐释AI产业底层逻辑,定义AI“五层架构”。他指出AI产业尚处早期,潜力待发掘,未来还需巨额投资完善基础设施。还预判传统软件和 APP 形态或消失,AI Agent 将成主流。
Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。
macOS Harness:AI 自己写代码,操作你的整台 Mac
macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目,目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作,模型用其操作应用,还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势,目前仅支持 macOS。