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初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
首个为手机而生的通用Agent?!苹果做不到的事,“野路子”智谱抢先实现了
苹果预计2026年升级Siri实现自主行动,但完整落地的执行型Agent仍未推出。8月20日,智谱发布AutoGLM 2.0,宣称是全球首个可在手机用的Agent,开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式,能代理操作高频应用。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧,传统微调方法有短板,免训练对齐(TF Alignment)应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文,提出三阶段分类框架,实验显示TF方法优势明显,还指明未来研究方向。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。
涌现之谜:AI如何像人一样思考与表达?
文章探讨AI如何像人一样思考与表达。早期自然语言处理受通用语法理论影响,但面对真实语言复杂性存在困难。人类经历第一次认知革命实现思维转变,AI也需足够大规模才能涌现复杂能力,“大”或是智能第一性原理。
开启RL Scaling新纪元,siiRL开源:完全分布式强化学习框架,支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时,存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL,采用全分布式架构和多控制器范式,解决传统框架痛点,在多方面验证了其高性能。
用系统架构思维,告别“意大利面条式”系统提示词
本文作者分享编写系统级提示词经历,指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统架构思维,构建四层设计框架,给出编译原则与模板,还重构‘AI编程助手’提示词,实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。
全新 AI 消息模型:Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构?
AIGC浪潮下,大语言模型重塑应用开发范式,开发者构建AI应用面临诸多挑战,需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进,有轻量化通信与智能化资源调度两大创新,还介绍了多场景实践。
大模型被曝传染病!可传递邪恶于无形
研究发现AI模型能通过数字序列把“性格特征”传染给其他模型,如动物偏好、恶意等。验证表明数字中无明显规律,且传染依赖模型深层相似性。此现象为AI开发敲响警钟,也引发对AI意识等的讨论。
DeepSeek-R1超级外挂!“人类最后的考试”首次突破30分,上海交大等开源方案碾压OpenAI、谷歌
上海交大联合深势科技团队发布新研究,在“人类最后的考试”(HLE)上获32.1分创纪录。团队推出工具增强推理智能体X - Master、多智能体工作流系统X - Masters并开源,方案表现优于OpenAI、谷歌相关模型。