「大模型新架构」共找到 10017 篇相关文章
2026，做Agentic AI，绕不开这两篇开年综述
2026年Agent迈入科研&落地深水区，推荐两篇开年必读综述。一篇剖析Agentic AI范式演进与挑战，另一篇拆解AI Agent系统架构，还给出范式演化、工程骨架等内容及未来科研优先级。
英伟达：祝贺谷歌TPU成功，但GPU领先一代
谷歌凭Nano Banana Pro、Gemini 3大获全胜，且Gemini 3用自研TPU。谷歌向客户推介TPU本地部署方案，欲抢占AI芯片算力市场。英伟达紧急发声强调自身核心地位，还砸钱拉拢大客户。
DragonMemory：16倍语义压缩，为RAG应用瘦身
介绍GitHub项目DragonMemory，它针对RAG应用上下文压缩，核心是Dragon v7模型，从序列维度压缩，压缩比达16倍。本地测试效果好，有图形界面，支持多格式文档，开源但非成熟商业产品。
Thinking with Video：一种全新的思考范式
在人工智能领域，‘用文本思考’和‘用图像思考’存在局限。复旦大学等团队提出‘用视频思考’范式，通过视频生成模型统一文本与视觉推理，构建VideoThinkBench基准测试Sora - 2，全面解读这一开创性工作。
吴恩达：AI编程加速开发也埋下大坑，软件测试空前重要
吴恩达认为AI编程虽加速开发，但Agentic编码系统不可靠，会引入漏洞、删除代码等。他给出核心解法，利用Agentic测试，优先测后端和底层架构，还明确测试优先级，前端低、后端高。
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。
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
半壁江山都来了！龙虾Hermes爆火后首场智能体大会两天议程公布，下周杭州见
2026中国AI智能体大会7月2 - 3日在杭州开幕，由智猩猩主办。有开幕式、论坛、研讨会等，60 + 位嘉宾参与。设展览区，多家企业展示产品。议程已敲定，报名通道临近关闭。
立省499！我给你们找到了最傻瓜的OpenClaw安装方式。
作者应读者需求，寻找简单的OpenClaw安装方式，发现智谱的AutoClaw。它本地部署，支持Mac和Win，配置简单，还优化技能、显示用量，支持多模型API，能建分身，让普通人感受Agent魅力。
爆火的OpenClaw怎么玩？谷歌老哥40天打磨终极配置单开源：让你的龙虾越养越聪明，自动打怪升级
OpenClaw正掀起AI狂潮，谷歌高级AI产品经理Shubham Saboo经40天实战打磨出OpenClaw Agent终极落地方案。其系统架构分身份、操作、知识三层，文件不断进化，文末附实操路线图。