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AI Coding 之后,如何让 Agent 进入企业研发全链路?得物推荐的 Harness 实践

得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法,介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索,还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题,已有阶段性成果。

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数据库的主要用户不再是人类:我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考

文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征,通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法,还提到新需求催生开源项目 mem9,并给出实践教训,指出 AI 时代数据基建重要性。

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AI Agent平台Clay获红杉资本投资,估值15亿美元

AI Agent平台Clay获红杉资本领投的员工股票回购要约,估值15亿美元。该平台过去几年增长显著,有超8000客户。主打产品Claygent优势多,能自动化业务流程,还获众多知名企业高度评价。

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估值神话即将崩盘?Palantir CEO狂喷OpenAI和Anthtropic:拿走企业核心机密还要收过路费

Palantir CEO Alex Karp在电视采访中拆解OpenAI和Anthropic商业模式,指出企业花买token的钱未获匹配价值,商业机密被拿走。他质疑按token收费机制,认为不能稳定创造价值。还指出企业数据可能使模型取代自己,行业高估值或松动。

AI寒武纪
算法论文8

RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了

本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。

机器之心
新闻资讯7

具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017

雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。

AI科技评论
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AI如何看懂足球?上海交大团队打造Multi-Agent系统,全面解析“美丽足球”!

现有足球AI研究存在不足,上海交大团队打造Multi - Agent系统。他们构建SoccerWiki知识库、SoccerBench评测基准和SoccerAgent多智能体系统,该系统多工具协作,实验中碾压GPT - 4,数据和代码将开源。

深度学习自然语言处理
算法论文8

拒绝「盲修」:JarvisEvo 如何让 Agent 像人类一样拥有「视觉反思」能力?

现有 Image Editing Agent 缺乏视觉反馈,易致「指令幻觉」和 Reward Hacking。JarvisEvo 应运而生,它通过 iMCoT、SEPO、On - Policy Reflection 等技术,结合 ArtEdit 数据集和三阶段训练,在修图上表现出色,意义超图像编辑。

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Palantir 创始工程师深度分享:FDE 模式是 Agent 时代的 PMF 范式

本文编译前 Palantir 高管 Bob McGrew 对 FDE 模式的思考。FDE 团队填补产品与客户需求差距,交付有价值成果。在 AI Agent 时代,因产品需大量探索且要从企业内实践出发,FDE 或成创业公司新范式。

海外独角兽
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谷歌DeepMind「粪坑淘金」全新方法,暗网毒数据也能训出善良模型

谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼(GDR)方法,不直接生成新数据,而是用大模型净化原始数据,保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题,实验显示效果良好。

新智元