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搜狐架构演进技术实践:我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”

本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’,当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路,设计新架构,构建 PoC 原型,并对混合路由等问题展开思考

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刚刚,OpenAI发长篇论文:大模型幻觉的原因找到了~

OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因,即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子,后训练阶段‘考试机制’强化幻觉,还给出改评分规则的解法。

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EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker

随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。

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老年代的“滞留对象”:一次由提前晋升引发的线上内存告警排查

文章以线上环境内存告警排查为例,介绍过程和思路。发现老年代因大量不可达对象占用且未触发FullGC致告警,排查出对象提前晋升是主因,还给出调整参数、减少对象产生等解决办法。

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谷歌大脑之父首次坦白!茶水间闲聊引爆万亿帝国,AI自我突破触及门槛

AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中,回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节,还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容,也提及未来五年规划。

新智元
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从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师

本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能体建设,分享开发中的思考与经验。

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兔子蹦迪疯传,5亿观看!全球恐慌:一段AI视频把全人类拉入虚拟现场

一段兔子深夜「蹦迪」的AI假视频骗了全球上亿人,在TikTok引发大量转发。因监控画面模糊、背景静态等,它难以识破。随着AI发展,真假视频难辨,引发人们对区分虚拟与现实的思考

新智元
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大模型越反思越错,原来是长链推理通过自我说服加重幻觉 | 北邮

北邮研究团队通过思维链审计实验,揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域,分析推理过程,发现反思会加重幻觉,且现有检测方法难以应对。

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豆包 1.6发布后,我用火山引擎Trae + MCP,仅半天做了一个“秒懂科研”的PaperAgent!

文章介绍用火山引擎Trae + MCP和豆包1.6构建“秒懂科研”的PaperAgent。对比其与传统开发范式,突出前者高效、低成本优势,还展示了PaperAgent技术栈及开发过程,体现AI云原生开发魅力。

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从零开始200行python代码实现LLM

文章从传统思路出发,用Python实现极简大语言模型,介绍从零基础到Bigram模型的过程,包括词汇表、模型训练推理等内容,还讲解了PyTorch基础,最后实现pytorch版Bigram模型,后续将实现完整GPT。

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