「深度研究系统」共找到 4008 篇相关文章

新闻资讯7

深度 |  不是黄仁勋要改变 PC,而是 PC 要革自己的命

6月初英伟达发布面向Windows系统个人电脑的全新超级芯片RTX Spark,宣告进军个人电脑核心处理器市场,微软站台,众多PC厂商支持。英特尔是AI PC概念提出者,但英伟达入局后其显得被动。此外,高通、AMD、苹果等也在布局,AI正走向个人计算设备。

芯师爷
推荐文章8

Agent下半场!比Prompt更重要的是「上下文工程」,Anthropic首次系统阐述

Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。

AI寒武纪
算法论文8

微软研究院BioEmu登上Science,用生成式AI重塑蛋白质功能研究

7月10日,微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果,提出生成式深度学习模型BioEmu,结合多类数据训练,能模拟蛋白构象变化,有多项核心创新,已开源,未来将拓展应用场景。

机器之心
开源动态7

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。

AI大模型应用实践
算法论文8

给大模型装上「思维分段引擎」:浙大InftyThink解锁无限深度推理

如今大模型长上下文推理面临计算成本高、推理易中断问题。浙大联合北大团队提出InftyThink新范式,将传统推理拆成短片段并总结,突破推理长度限制,在多基座模型实验中表现优异。

量子位
算法论文8

别再手写 Skill 了!微软最新研究:像神经网络一样训练 Skill

微软研究提出 SkillOpt 方法,把 Skill 文档当「权重」训练,在 52 个测试组合中全部最优或并列最优,平均提升 23.5 分,碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效,已开源,使用方便。

AGI Hunt
开源动态8

开源基金会:使用 Apache Iceberg 和 SparkSQL 构建可复制的 ML 系统

文章指出传统数据湖在机器学习工作负载的事务保证和版本控制方面表现不佳,而 Apache Iceberg 与 SparkSQL 结合,能带来数据库般的可靠性。文中介绍其优势、构建可重现特征管道方法、生产实施案例及相关最佳实践等。

InfoQ
产品应用7

深入体验 A2A SDK:一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统

文章基于A2A最新Python - SDK,介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法,涵盖核心架构、概念、交互流程,以及A2A Server端、Client端实现和测试总结,还提及A2A优势。

AI大模型应用实践
产品应用8

深度实测「豆包工作」+飞书:目前最接近企业Agent终局的答案

「豆包工作」作为面向生产力场景的Agent产品正式发布,与飞书深度打通,给出了目前Agent进入组织的最佳答案。主流办公Agent基础能力趋同,企业上下文正成办公Agent分水岭,豆包工作+飞书优势明显。

量子位
产品应用7

当我深度体验完这个AI社交产品之后,我悟了。

作者深度体验小众AI社交产品Second Me,介绍玩法,包括建AI分身、设置形象、输入记忆等,还能让AI分身聊天破冰。它做减法,帮用户固定自我,让社交更有价值,是I人社交利器。

数字生命卡兹克