「编排器与子智能体」共找到 3702 篇相关文章
AI三问：Agent、LLM、RAG，一文厘清！
文章介绍大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和AI智能体（Agent）三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点，还做了横向对比，给出选用建议，最后提及混合架构与未来趋势。
Meta与Scale AI合作出现问题
Techcrunch消息，Meta向Scale AI投资143亿美元并招揽其高管运营超智能实验室，合作仅两月就出问题。人事有变动，TBD Labs与Scale AI对手合作，有人认为其数据质量低，Meta否认，投资开局或不利。
将 AI 注入 Java 应用程序
文章围绕将 AI 注入 Java 应用程序展开，以宇宙飞船租赁应用的聊天机器人为例，介绍如何用 LangChain4j 和 Quarkus 等 Java 框架与大语言模型（LLM）交互，还提及流式响应、结构化输出等功能及相关概念。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
万亿参数狂欢！一文刷爆2025年七大顶流大模型架构
文章深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，介绍了DeepSeek V3/R1、Kimi 2、Qwen3等七大顶流大模型架构，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
200亿国产巨头，在这个赛道做到了全球第一
声学传感器龙头歌尔微电子冲刺港交所，它是全球第五大、中国第一大智能传感交互解决方案提供商，全球第一大声学传感器提供商，市场份额达43%。其发展历程长，技术投入大，虽面临挑战，但上市后未来可期。
毕树超入职Meta后首发声：十年前怀疑AGI，如今深信AGI已至！
Meta超级智能团队成员毕树超回溯70年AI进化，称多数人低估AI影响，从怀疑到深信AGI已至。他阐述技术进展、难题与趋势，分享研究心路，回顾自监督学习、强化学习等发展，打破诸多机器学习误解。
刚刚，这家帮某爆款潮玩出海的企业，发布首个全球营销AI Agent
钛动科技在WAIC推出全球首个营销AI Agent产品Navos，可在创意、投放、数据分析等营销全链路环节赋能，实现智能广告投放与账户管理，已在客户中实现降本增效，预计下半年正式发布。
Coze 开源 ：全整理
字节跳动开源AI Agent开发平台Coze，含核心产品Coze Studio和Coze Loop。前者可零代码或低代码编排AI Agent；后者是运维中心，解决全链路挑战。采用Apache 2.0协议，安装门槛低，意在构建生态闭环。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。