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无法蒸馏的美国市场,谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算?

本文围绕美国数据市场展开,分析数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要,但外部数据公司份额难线性外推;真实世界数据成新热点,各细分领域格局和投资方向不同。

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《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品

作者因想搞懂 Agent 原理,且市面上缺系统学习资料,决定手写一份教程,即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手,介绍了其 8 个应用场景、技术规格,还说明了适合读者与全书路线图。

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Agent加上知识图谱,开源版Palantir

Semantica是LLM、向量库与Agent框架下的语义/上下文层,能把碎片化企业数据变成结构化、可查询的上下文图与知识图谱。介绍了其面向对象、功能、优势、使用方法、架构等内容。

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小扎秘密研发CEO Agent!开源「人生托管系统」爆火

《华尔街日报》披露,扎克伯格正开发“CEO Agent”,绕过汇报链获取信息。同时,一AI博士生因生活管理难,开源含8个Agent的“人生托管系统”,引发讨论并指出隐患。

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Agent从一问一答到自主执行面临哪些挑战?

随着AI发展,Agent正从答疑助手走向自动执行任务的数字人,定时调度是其走向自主运行的关键。开源Agent定时任务存在无高可用、运维成本高、权限管理弱等痛点,阿里云MSE AI任务调度有高可用、统一管理等优势,现免费公测。

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Multi-Agent 的灵活编排之路

文章从Copilot 3.0架构规划模块出发,结合DeepSeek R1强化学习训练实践,探讨多智能体架构下大模型编排智能体解决问题。分析Copilot 2.0局限并介绍3.0升级,指出难点,展示效果对比及解决方案。

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通过查看GPU Assembly分析CUDA程序

文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例,对比普通和向量化版本,通过查看SASS代码,解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。

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狼人杀AI对决:手把手教你打造高分Agent

作者参加AI狼人杀比赛,分享构建高分Agent全过程。介绍比赛规则、题目挑战及解题思路,阐述Agent基础能力,如缓存、并发集成等,还提及模型调优、战术策略,最后开源代码,分享心得体会。

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AI Agent 距离真正替人「全自动办公」,还有多远?

Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI,原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕,智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题,未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。

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一个For循环就是全部:BU开源了它的Agent框架

Browser Use团队开源bu - agent - sdk,设计理念简单,Agent就是一个for循环。它减少抽象、最大化模型自由度,解决了传统框架行动空间不完整等问题,支持多模型,开发者可自由选模型。

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