「双层Agent架构」共找到 4242 篇相关文章
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。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等:面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架,用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构,克服传统方法局限,测试显示预测精度高、泛化能力好,为飞行器流场感知控制提供工具。
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。
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”。
优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果,Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数,却能和千亿级大模型竞争,获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’,依托高质量预训练和结构化后训练,多方面表现突出且已全面开源。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
大模型之后,AI 开始“自己动手”了
从生成式AI到Agentic AI,互联网从“信息获取”转向“任务完成”。全球科技巨头抢滩智能体,国内腾讯云升级智能体开发平台。腾讯吴运声表示,技术与业务需求双轮驱动其发展,还分享了应对落地挑战的办法。
华为+DeepSeek,推理性能创新高!技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高,全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式,还将全面开源。团队从多方面优化,在不同硬件上取得优异性能,本周还将举办技术披露周。
本地Opus你要不要!Qwen3.8-27B开源
阿里Qwen团队开源Qwen3.8-27B,上线2天登顶Hugging Face全球大模型趋势榜,下载破百万。其性能超Opus4.6,与顶尖模型相当,量化后普通电脑就能跑,原生多模态,编程、Agent、多模态跑分表现出色。