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今年看到最系统的AI Agents时代Memory综述~
分享由NUS、人大等联合出品的《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》。用三维框架讲透200+篇论文,提出新三大记忆形态,展望7大前沿,还涵盖记忆各方面知识及资源。
拆解腾讯智能体战略:自身验证,开放能力,生态放大 | 甲子光年
文章指出智能体成企业战略议题,但落地有场景复杂、知识专业和工程化挑战。腾讯云以全栈方案应对,用开发平台、行业适配和生态共建助力企业,多个行业已有成功落地案例。
推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。
AutoDev 3.0 → Xiuper:咻!全平台、全流程智能体编程平台
AutoDev Xiuper 3.0.0-alpha 发布,它是基于 Kotlin Multiplatform 构建的全生命周期 AI 编程助手,覆盖完整开发流程且支持全平台运行。其名 Xiuper 寓意 AI 自然“存在”于开发流程,承载多平台架构新变化。
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述!四个维度深度剖析搜索智能体
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述,从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起,搜索从传统模式向搜索智能体转变,虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架,该综述提供了路线图。
千星项目LLMRouter:多模型路由,16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter,可自动为大模型应用选最优模型,有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路,解耦Route与Training模块,支持多轮协同等,还可插件式扩展。
程序员每十年就“要被取代”一次:这件事从 1969 年开始
文章回顾软件开发史,从 COBOL 到如今的 AI 编程工具,每次新技术都承诺让编程变简单,但始终无法绕开复杂性。指出软件开发瓶颈在处理复杂性的思考能力,提醒用新工具时保持清醒。
CuteDSL-1: Introduction
文章介绍CuteDSL,它因Cutlass编译慢、调试难等痛点而生,可在Python构建DSL,编译快、调试易且性能无损。文中阐述其架构、使用方法、与PyTorch集成优势等,还提及基于CuTe的开发及性能对比。
从 Prompt 到 Context:基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开,介绍其定义、与Prompt Engineering区别,从LLM OS视角说明其重要性,指出context处理不当的问题,对其分类及处理管理过程进行探讨,还提及面向LLM Context开发的变化。
超越90%城市规划师!清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架,让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段,实验显示AI表现超九成人类规划师,未来将人机协同。