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清华开源教育龙虾,沉浸式互动课堂,运行成本仅为传统的千分之一
清华大学团队将校内验证两年的AI课堂系统OpenMAIC开源。它能把主题或文档转化为互动课堂,运行成本仅为传统MOOC的千分之一。有多种组件,多智能体协作,还支持多种大模型,已获学生积极反馈。
让智能“落地”的芯片,今年都去了MWC
2026年世界移动通信大会(MWC)以‘The IQ Era(智能时代)’为主题,全球2400多家企业参展,其中350家来自中国。中国企业展现了从芯片到终端的体系化竞争力,在网络、终端、基础设施、模组等方面均有进展。
一文读懂 RAG 与 KAG:原理、工程落地与开源实战(含代码与链接)
文章介绍RAG与KAG,RAG从文档找证据回答,适合开放域、时效更新快场景;KAG将结构化知识融进生成过程,实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架,闫俊杰领衔!推理感知两手抓,性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune,由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制,让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列,在MEGA - Bench表现出色,且MiniMax多模态布局动作多。
斯坦福&英伟达提出新范式:推翻Scale Law,在“推理”阶段自我进化,超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式,允许模型在测试时继续训练,针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件,实验在多领域碾压人类专家与同行,但在部分领域落地有局限且计算成本高。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
本文从系统工程视角剖析 Agent 系统问题与复杂度,指出开发中‘简单’是假象,复杂性只是被转移。介绍了 Agent 开发各阶段难点,通过案例说明其落地困境,提出将其视为系统组件,先求稳定可靠,还提及开发思路、模式及最新进展。
谷歌将 A2A 捐赠给 Linux 基金会,但代码实现还得靠开发者自己?!
当地时间6月23日,Linux基金会宣布与多公司成立A2A项目,由谷歌捐赠协议规范等。A2A是谷歌4月推出的开放标准,支持智能体通信协作。有开发者认为它或削弱MCP地位,但谷歌称是其“补充”。实际应用有诸多问题待解。
谷歌AI掌门人、诺奖得主Demis:AGI 需要打破“金鱼记忆”,而谷歌无论泡沫破裂与否都将是赢家
谷歌AI掌门人Demis接受专访,回应AI是否有“金鱼记忆”、AGI定义等尖锐问题。他认为通往AGI需突破,大模型是核心组件;真正AGI要能执行人类所有认知任务,离实现还有5 - 10年;还看好智能眼镜,强调保护用户对AI信任。