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让问题不过夜:交易领域“问诊”Agent实践

文章针对研发支持中的痛点,构建智能Agent系统,将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容,还展示实战成效,指出当前边界与下一步方向。

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不盲目跟风:消息代理选型实战指南

消息系统在分布式架构中至关重要,消息代理选型常缺系统方法。文章剖析 Apache Kafka 与亚马逊 SQS 特性,对比它们在命令、ECST、事件通知三种消息模式下的适配性,为选型提供参考。

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人形机器人终于学会洗碗了

Figure机器人学会洗碗,用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构,无新算法和特殊工程,仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型,同一系统增数据就能学新技能。

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DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型(LLM)的 AI 购物助手

DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构,它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标,还构建自动评估框架改进质量衡量,架构分离协调与业务功能。

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算法论文8

AI 也有长久记忆了!谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力

Google Research科学家研究直指AI领域难题,其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架,提出三大核心贡献,构建HOPE架构,性能优越,将改变终身学习应用领域。

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新闻资讯7

英伟达放弃GPU上LPU:新推理芯片被曝Groq即买即用,OpenAI第一个吃螃蟹

英伟达将在GTC大会发布新AI推理系统,核心芯片基于Groq的LPU架构,首位大客户是OpenAI。选择外部架构与时间窗口有关,推理场景中LPU更适配。同时,英伟达推理芯片面临诸多威胁。

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Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力

Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统,加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核,将翻译周期从数天缩至分钟级,兼顾质量与适配性,还分批量和实时翻译架构处理不同场景。

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Anthropic:这样构建Agent,性能提升90%!

Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法,该系统是Claude内置Research功能。干货多,涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%,但烧钱,适合高价值复杂任务。

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终于用上啦,3.9 万 Star archify,程序员福音!!!!

架构图常与代码脱节,约3.9万Star的archify让Agent先把代码库或系统描述写成带类型的JSON,经布局、检查后交付可交互系统地图,它先结构化、验证再交付,适用于特定场景。

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实战案例|当本体遇上 Agent:让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】

本文是“企业级本体应用”系列第三篇,探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱,是语义层。介绍本体在Agent系统架构与职责,通过案例展示用本体做规则判断和多维归类,凸显其优势。

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