「AI系统构建」共找到 11134 篇相关文章
马斯克深夜点赞!内容的下一站是:玩!
马斯克深夜点赞用 Loopit 制作的互动 meme,引发关注。Loopit 让用户体验从‘看’变‘玩’,实现双向交互。其融合 AI Coding 与多模态生成,构建 Runtime,解决延迟、状态同步等问题,潜力大。
英伟达GEAR实验室刚刚放出大招,物理世界的自动研究 AutoResearch 首次成为现实
英伟达GEAR实验室实现物理世界自动研究AutoResearch,其ENPIRE系统让8个Codex智能体接管机器人舰队自主完成研究流程,将高精度操作成功率提至99%,还发现新物理缩放法则,项目即将开源。
壁垒在上下文,不在模型
特赞科技发布企业级智能体系统 GEA,推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制,企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层,有独特的推理和执行模式,已在多家企业部署。
重建安全,Kai种子轮拿了1.25亿美元,有点象龙虾
大模型用于网络攻击,传统安全跟不上节奏。初创公司Kai首笔融资1.25亿美元,它从根本上重建安全,用单一智能体AI平台自主完成安全工作,愿景是整合网络安全和IT功能。
24个月,从写第一行代码到破产:一位架构师在47个“死亡”项目里,看到的共同陷阱
架构顾问审阅47家初创公司代码库,发现它们因产品无法扩展、技术债积累走向停滞。提出花两周做架构可避免问题,还指出AI虽降低开发门槛,却加速技术债积累。
LangChain提出Agent工程化的新分层(Agent harness)
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商,将Agent开发分三层:Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念,强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
告别黑箱解释!首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」,潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架,经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步,为潜变量生成易懂解释,提升模型解释质量与可靠性。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。
精准复刻!字节推出X-UniMotion实现高精度动作模仿合成
字节推出的X-UniMotion代表角色动画技术突破,提供统一运动控制系统,融合先进算法与操作界面,构建强大技术架构,能生成自然流畅角色动作,还介绍了其技术原理、演示对比等内容。
一个模型读懂所有医学数据,Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型,首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明,训练成本低,性能媲美GPT - 4.1,为医学AI带来新范式。