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Anthropic创始人盛赞Meta:开启广告基础设施「智能体进化」时代
Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架,以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核,将内核开发时间从数周缩至数小时,生产环境性能最高提升17倍,Anthropic创始人高度评价。
只训练数学,却在物理化学生物战胜o1!新强化学习算法带来显著性能提升,还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD,缓解训练崩溃问题,提升性能。还构建多模态强化学习框架,推出MMK12数据集和MM - PRM模型,开源相关成果。
RAG效果不佳?先别急着微调模型,这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化,指出其在AI应用开发中常被当黑盒,从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析,强调结合场景调优以提升召回与精确率。
2026企业级智能体白皮书|甲子光年智库
随着大模型发展,人工智能从Chatbot转向Agent形态,OpenClaw等开源框架在消费级市场出色,但企业级应用需安全性、稳定性与管控边界。九科信息bit - Agent是企业AI进化“元枢纽”,白皮书为企业决策提供参考。
5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘:最佳实践、关键技术,Bitter Lesson
大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验,介绍 Vibe Coding 实践,分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP,对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品,还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。
鸿蒙元服务的“体验密码” | 从京东到深圳万象城,看技术底层如何让服务直达用户
AI时代,系统能感知用户场景与需求,主动推送服务。鸿蒙元服务解决用户体验痛点,其技术底座帮开发者“减负”。如京东复用代码,深圳万象城优化停车服务,还为中小商户提供零代码开发方案。
Anthropic 的 Harness 哲学:把 Agent 当牲口,而非宠物
本文分享Anthropic最新两篇博客,介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题,新架构脑手分离,把Harness做成可随时重启的“牲口”,降低延迟、提升安全,还提出信任框架。
最懂英伟达的CoreWeave,为啥突然花钱买了个强化学习作坊?
算力巨头CoreWeave市值达483.9亿美元,收购专攻强化学习训练AI智能体的OpenPipe。CoreWeave想打造全能平台,此前已收购W&B,此次收购标志其涉足智能体核心训练环节。OpenPipe的ART框架有独特优势。
SPIRAL:零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL,让模型在零和游戏自对弈强化推理,摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学,还开发系统保障训练,虽有局限但为 AI 发展指明方向。
为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。