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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。
RAG效果不佳?先别急着微调模型,这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化,指出其在AI应用开发中常被当黑盒,从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析,强调结合场景调优以提升召回与精确率。
RAG2.0进入“即插即用”时代!清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架,让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑,降低技术门槛与学习成本,还提升了复杂多跳问题性能。
首个基于MCP 的 RAG 框架:UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG, 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0,组件化封装、调用扩展灵活,低代码实现高性能,可用于科研和行业应用。
Nano banana手办玩法火爆出圈!无需抽卡,效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏,原来是谷歌的nano - banana(Gemini 2.5 Flash Image)模型爆火。文章实测其手办玩法,还介绍多种玩法,团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术,谷歌未来想整合模态实现AGI,还将举办黑客松。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker,模仿人类思考模式,动态压缩推理步骤,削减tokens数量,降低成本。
顶级邪修倾囊相授!藏师傅教你速通Nano Banana
作者歸藏教大家发掘图片编辑模型Nano Banana潜力。它上线后可白嫖,让Adobe等修图软件失色。介绍使用方法、多种修图玩法及在电商、动漫修复等场景应用,称相关生意都值得用它重做。
从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能体建设,分享开发中的思考与经验。
DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。
关于 AI Agent,「实在」、「好用」可能比「颠覆」更重要
8月18日百度AI Day上,百度文库、网盘联合发布全端通用Agent「GenFlow2.0」。它无需邀请码,多专家协助,能利用文库和网盘数据,实测在多场景表现超预期,稳定高效,“好用”才是关键。