「AI智能体推理框架」共找到 11964 篇相关文章
将 Pod 作为 worker 而非智能体:在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中,Lin Sun介绍kagent项目工作,认为Pod可能是智能体执行单元,却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊,还提及新部署模式影响。
AI 的本质不是算力,而是「上下文革命」
上交大刘鹏飞团队提出人工智能本质是“上下文革命”,在论文中把“上下文”提升为智能系统核心结构,提出“上下文工程”学科框架,通过实验揭示智能发展规律,为AI发展指明新方向。
华为昇腾推理对决:开源vLLM vs 官方MindIE,数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理,对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型,分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势,还强调构建国产AI推理生态需多要素,鼓励开源协作。
谷歌AI掌门人、诺奖得主Demis:AGI 需要打破“金鱼记忆”,而谷歌无论泡沫破裂与否都将是赢家
谷歌AI掌门人Demis接受专访,回应AI是否有“金鱼记忆”、AGI定义等尖锐问题。他认为通往AGI需突破,大模型是核心组件;真正AGI要能执行人类所有认知任务,离实现还有5 - 10年;还看好智能眼镜,强调保护用户对AI信任。
对话经济周期大师拉斯·特维德:AI 创造了万亿价值,但在统计上,你我可能都因它而“变穷”了
本文是对经济周期大师拉斯·特维德的访谈。他与他人合著《超智能与未来》,写作中大量用AI。他认为AI如工业革命,虽创造巨大价值,但面临能源挑战,且经济周期仍会存在,还探讨了AI对社会各方面的影响。
AI 的宿命数字
AI在1到50间随机选数时,常选27,还编造推理过程,会根据时间调整算法保证结果为27,也有选42等情况。这或源于人类文化偏见,AI是人类集体记忆镜子,难摆脱宿命。
ClockBench:一个简单的钟表测试让AI全线溃败
ClockBench测试让11个多模态大模型与5个普通人认钟表时间,人类平均准确率89.1%,最好的AI仅13.3%。AI在复杂钟面表现差,却能处理抽象指令。该测试暴露视觉AI空间推理缺陷,对评估有启发。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理,ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会,5 月 14 日 19 点直播,聚焦模型‘慢思考’,嘉宾将解读四大核心技术。
开源的 V0/Lovable 替代方案Libra AI
Libra AI是面向生产环境的AI原生开发平台,可通过自然语言交互管理Web应用全生命周期。它功能丰富,如AI智能编码、集成开发体验等。其开源有技术自主、架构灵活等好处,还介绍了技术架构、上手方式与部署方案。
伯牙智能创始人兼CEO刘欣:灵巧手重塑具身智能|甲子引力X
2024年4月28日,「AI共潮生—2025甲子引力X科技产业新风向」大会举办。伯牙智能CEO刘欣分享称,AI在物理世界赋能需灵巧手,其操作发展尚处初期,有软硬件挑战,还提出对数据及触觉传感能力的新思考。