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36个月大逆转!他带着谷歌AI杀回来了,下一步世界模型
ChatGPT发布近36个月,哈萨比斯带领谷歌AI反攻,新发布的Gemini 3在多模型榜单登顶,表现优于GPT - 5。谷歌将其作为底层模型开放,增强现有产品,还考虑重启谷歌眼镜项目。谷歌正缩小与OpenAI差距,哈萨比斯预计5 - 10年实现AGI。
硅谷顶级团队闭门会,让Agent活下来的共识,95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上,企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败,活下来的5%符合5个共识,包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等,还提及被低估的方向。
十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发,介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容,还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举,最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。
别死磕百万上下文了!Neo4j CEO 详解知识图谱:如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子?
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示,AI 缺的不是更多上下文,而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文,解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历,可提高准确率。此外,还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
Agent 一年半开发复盘:大家对 Agent 的理解有错位,有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘,指出大家对Agent理解有错位,强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心,对比Chatbot与Agent,还从理论视角解释其有效性,最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
Skill vs App:一场入口范式的争夺
量子位举办的「龙虾时代,Skill会吃掉App吗?」主题沙龙上,多位从业者围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题展开讨论。指出Skills不会完全干掉App,App会以Skill形式继续存在并进化,还探讨了App在AI时代的多种走向及面临的问题。
阿里:RL强化LLM推理,是技巧还是陷阱?
近年来,强化学习(RL)成为解锁大型语言模型(LLM)复杂推理能力的关键工具,但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验,揭示主流RL技巧的机制与适用场景,还发现极简组合(Lite PPO)性能超越复杂方案。
苹果应用商店ASO优化:Today、热搜、专题、内购、预定优化介绍(进阶篇五)
ASO进阶篇第五章深入探讨了苹果App Store中Today、热搜、专题、内购和预定等曝光位的优化策略,旨在帮助应用开发者提升App的曝光率和下载量。
ASO是什么意思?ASO目标与工作内容,ASO常见误区(基础篇)
ASO(应用商店优化)的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断,挑选相关度高的关键词,提升App的覆盖、曝光、转化,从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化,还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化,提升App在应用商店的自然下载量。