「Multi - Agent系统」共找到 3996 篇相关文章
浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型
2025年9月18日,浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型,提升了我国AI系统自主安全防控水平,该模型已全面开源。
投资人不再只看大模型?AI资本新逻辑揭秘|甲子引力X
2025年AI投资进入新阶段,大模型竞赛趋理性,AI Agent等赛道加速发展,投资逻辑重构。甲子引力X圆桌对话中,六位投资人分享投资逻辑调整、新投企业及看法,探讨具身智能、物理AI落地等问题。
AI浏览器必火!
AI浏览器是面向大众的AI Agent,能满足智能搜索与总结、自动化任务、多模态交互等需求。目前赛道竞争激烈,作者认为Perplexity Comet是最佳产品,能处理网页内容、自动化操作,AI浏览器有望成首个杀手级AI应用。
无需训练的LLM对齐方法综述
大型语言模型应用引发担忧,传统微调方法有短板,免训练对齐(TF Alignment)应运而生。本文是首篇系统综述TF对齐技术的论文,提出三阶段分类框架,实验显示TF方法优势明显,还指明未来研究方向。
Demis Hassabis揭秘世界模型Genie 3的真正意义:为AGI打造无限“虚拟子宫”
Google DeepMind CEO Demis Hassabis与产品负责人深度对谈,爆料将游戏智能体SIMA放入Genie 3生成世界训练,探讨AI从游戏到思考系统的演进、Genie 3意义及AGI评估挑战,还提及与Kaggle合作推游戏竞技场。
超低标注需求,实现医学图像分割!UCSD提出三阶段框架GenSeg
GenSeg用AI生成高质量医学图像及对应分割标注,在仅有几十张样本时也能训练出媲美传统深度模型的分割系统,显著降低医生手工标注负担。它是通用、与模型无关的框架,可集成到现有分割模型。
百度 TURA 三阶段架构:让 AI 检索 “动” 起来
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户实时数据需求。百度 TURA 架构用工具调用将 RAG 升级为动态交互,分检索、规划、执行三阶段,已在百度亿级流量场景跑通。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域?
文章围绕Transformer架构展开,先介绍其诞生背景,对比CNN、RNN等模型,阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理,包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型,并提及通义千问3与MCP协议。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量:AI 中间件的机遇与挑战
文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势,推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战,但面临上下文管理、记忆更新等难题,短期助力应用规模化,长期或成组织智能“神经中枢”。
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。