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Agent 下半场:真正能自进化的 Agent 应该是什么样的?
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务,且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构,通过 AutoResearch 落地验证,探索 AI4AI 方向,构建记忆和连接的三层产品结构,推动 Agent 网络自进化。
腾讯混元挖走微软明星大模型团队!一作全员出走,新成果已跻身大模型竞技场TOP 10
微软明星大模型WizardLM一作全员加入腾讯混元,最新成果Hunyuan - Turbos跻身大模型竞技场TOP 10。此前WizardLM - 2发布不顺,且微软将裁员超6000人,国内大厂正激烈争夺大模型人才。
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
他救了OpenAI、年赚过亿、三家明星CTO,却自曝跟不上AI发展了!硅谷大佬告诫:不是马斯克,就别碰大模型
Bret Taylor履历丰富,曾助力OpenAI解决危机。他认为AI市场将分化为前沿基础模型、AI工具层和应用型AI三个板块,不建议普通创业者做基础模型,看好应用型AI中Agent生态。还分享创业、编程等多方面见解。
一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文
传统模型评测方法难评估 Agent 系统,Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法,涵盖编程、对话等 Agent 评测,还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。
超低延迟的端到端语音模型!首次生成音频仅需53ms,比同级别模型快3-5倍!
随着语音应用场景普及,语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio,7B参数模型首次生成音频仅53毫秒,比同级别快3 - 5倍,完全开源,有超低延迟等优势。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark:中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准,直击语音对话模型软肋!
近年来语音对话模型受关注,但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集,评估模型应对复杂对话的能力,结果揭示性能瓶颈,为模型优化提供参考,代码和数据已开源。
Kimi K2.6背后的Agent Database:Agent-native 时代的数据 Infra 竞争,跟过去 30 年有何不同
TiDB Cloud 成 Kimi K2.6 供应商,为其 Agent 建站服务提供支持。Kimi K2.6 由 Agent 完成在线应用构建,与其他 AI 建站应用不同,它全托管且用户无需技术背景。该合作解决了成本和基础设施难题,展现了 Agent-native 时代数据 Infra 竞争的新特点。
Agent 狂欢热潮下的冷思考:为什么规模化落地总是陷入僵局?
Agent热潮下企业规模化落地遇阻,因其与传统AI应用不同,面临弹性、运维和治理挑战。腾讯云Agent Runtime围绕Agent生命周期构建基础设施,覆盖两大核心场景,已获批量验证。
一文带你彻底理解AIGC、Agent、MCP的概念和关系
本文为非AI开发者科普AIGC、Agent、MCP概念和关系。AIGC用AI生成内容;Agent可自主决策调用工具;MCP是Anthropic开源协议,降低模型与工具集成成本,获大厂支持。