「模块化多智能体框架」共找到 4686 篇相关文章
训练成本暴降99%，35秒出1分钟高清视频！英伟达MIT等引爆视频AI革命
英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构，其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署，重新定义AI视频生成效率极限。
承认自己开源不行？转型“美国DeepSeek”后，两个谷歌研究员的AI初创公司融到20亿美元，估值暴涨15倍！
AI创业公司Reflection AI由两位前Google DeepMind研究员创立，仅一年就完成20亿美元融资，估值达80亿美元。它从编程领域起步，推出代码理解智能体Asimov，现转型为开源替代公司，要打造开放模型。
刚刚！软银系创始人4个月打造机器人超级黑马，获2轮近亿元融资
9月23日，成立仅四个多月的具身智能机器人企业浩海星空，获浙江仙通4000万战略投资。其创始人齐建伟有二十年技术积累，浩海星空精准卡位，选教育等场景破局，还前瞻布局双足人形机器人。
ChatGPT新功能Pulse，GPT-5主动给你推消息，大家玩得停不下来
本周五凌晨，OpenAI 向 Pro 订阅用户开放 ChatGPT 新功能「Pulse」预览版。它基于智能体，会根据用户信息提供个性化更新，还能异步搜索。用户可管理研究内容、提搜索请求及反馈，未来或推广告、建社交网络。
AI正在埋葬整个互联网的商业模式！
AI正改写全球网站流量格局，让传统流量模式失效，广告收入蒸发。它带来新规则，如智能体即买手、决策即交易等。企业应将产品服务塞入AI对话路径，普通人也可凭信任溢价等不被碾压。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。
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。
一篇400+文献最新RAG技术系统性综述
本文对RAG技术进行系统性综述，通过筛选5大数据库、128篇高被引文献、343个数据集，给出技术地图、评估框架与未来路线，梳理技术全景、评估指标，还介绍主流数据集，指出RAG已演变为复杂系统。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。