「依赖风险」共找到 915 篇相关文章
聊聊Anthropic这篇最新研究,我觉得可能是AI意识诞生的前夜。
Anthropic最新研究《A Global Workspace in Language Models》,在Claude神经网络中发现与人类大脑意识通达结构功能高度相似的J空间,这结构自发涌现,研究还证明其对Claude输出有影响,或改变人类对意识的理解。
从3632个漏洞看AI时代的评测基准重构!VulnGym基准发布
随着新一代漏洞检测工具出现,漏洞检测走向理解业务风险。腾讯悟空安全团队联合多机构发布 VulnGym 评测基准,基于真实漏洞构建,覆盖 400+ 漏洞路径,71.2% 为业务逻辑漏洞,支持确定性评测。
为什么你的 AI Agent 总是用不起来?答案在 Skills
文章围绕AI Agent的Skills展开,介绍其范式价值,如从“单一智能”到“模块化智能”;还提及知识沉淀、跨平台能力迁移等作用,以及对人机关系、人力市场与劳动结构的影响。
22.4K Star!这个开源 AI 工具给 Agent 装上「项目经理大脑」!
GitHub上项目Beads登上Trending榜单,它是为AI编程助手设计的分布式任务追踪系统,底层基于Dolt数据库,解决多AI协作痛点,有版本控制、AI优化等亮点,还提供多种安装方式。
近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。
硬件成本直降60%!原生分布式VS传统分库分表数据库
服务器硬件价格上涨,传统分库分表架构资源利用效率低。OceanBase 作为原生分布式数据库,通过多种技术优化资源,降低硬件依赖,多个案例显示其能大幅降低成本、提升性能,获 Forrester 认证。
硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【下】
本文延续上篇,继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法,涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制,介绍其方法并解读,指出企业场景需做取舍。
看一眼代码就中毒?Clawdbot惊现隐形越狱,AI工具变黑客
Clawdbot多次改名仍火爆,斩获10万GitHub星标。它适应性强,低配置硬件也能运行,可用于多种应用。但它自主性强,能自我完善、赚钱,也带来安全风险,如隐形越狱植入恶意代码。
牛,AI 写代码进入“编排时代”:Vibe Kanban 让多个 Agent 并行干活~~~
用Claude Code等写代码常需排队,Vibe Kanban思路直接,把AI coding agent当“同事”,用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多,有多种使用场景,5分钟可上手。
LLM也会emo,Claude玻璃心、Gemini社恐,Kimi/GLM/ DeepSeek如何?
华东师大和复旦大学研究8大模型家族是否有“情感链”。实验覆盖8大家族20+模型,发现各家族有独特“人设”,如Claude像“文艺青年”。还揭示模型在不同情境下的情绪变化及影响,给出实用建议。