「多Agent并行推理」共找到 4660 篇相关文章
State of AI 2025:霍桑效应下,AI 是「赚钱机器」还是「泡沫机器」?
Air Street Capital发布2025年度《State of AI Report》,证实AI成重要经济增长动力,但技术突进伴随矛盾。报告提及AI推理能力有‘霍桑效应’,或成泡沫,不过AI - first公司商业化加速,付费工具采用率和合同价值飙升。
三大核心创新公开,快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA,8B力压GPT-4o!
快手开源多模态Keye-VL 1.5,为8B视频理解大模型,公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等,在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位,实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
大模型终于能“听懂”云操作了?
本文介绍通过MCP Server和大模型结合实现云产品管理的自然语言操作。作者分享上手体验、探究原理、进行代码验证,解决使用问题,还提出后续优化方向和未来展望,如拆分MCP Server、建立云产品Agent等。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。
AI生成视频总不符合物理规律?匹兹堡大学团队新作PhyT2V:不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍!
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架,论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据,通过链式推理与迭代修正机制,增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力,应用前景广。
Action Map Policy:从高维动作回归到像素分类,一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy(AMP),将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题,性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
用了一天钉钉悟空,我觉得龙虾该紧张了。
作者体验钉钉悟空后分享感受。钉钉将组件CLI化,解决AI调用问题;推出RealDoc重构文件系统;预设一人公司9个场景。悟空或为Enterprise Agent赛道起点,指明为AI造工具方向。
Manus数十亿美元卖身Meta,智谱夺得全球大模型第一股
2025年末中国AI领域有两大喜事,通用AI Agent公司Manus被Meta数十亿美元收购,其发展迅速成果显著;智谱启动招股,即将成为全球大模型第一股,虽研发投入高,但营收增长快,获资本青睐。
The Batch: 866|GPT-5 起飞遇乱流
OpenAI推出GPT - 5及其系列模型,涵盖多种类型,有新功能与性能提升。但发布中路由器故障等问题让用户失望。它在部分基准测试表现佳,不过抽象推理能力有不足,还回顾了发布历程。
7名博士生仅用3个月从零训练7B大模型:代码+数据+训练日志全公开
北京中关村学院7名跨专业博士生,耗时3个月从零训练出7B参数大模型ZGCM-1,采用数百个Agent协作实践AI4AI研发范式,全程公开代码、数据、权重、训练日志,分享一线实战经验。