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英伟达CEO黄仁勋:错失中国AI市场,是美国巨大损失
在“Knowledge 2025”大会上,英伟达CEO黄仁勋接受CNBC专访,称中国AI市场未来2 - 3年达500亿美元,错过是美国巨大损失。还提到AI影响、与ServiceNow合作成果等,英伟达股价有波动,财报受关注。
别再只卷Prompt 了,真正拉开Agent差距的是Context Engineering
本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径,系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案,解决生产级Agent长任务质量退化痛点。
当AI幻觉开始操作电脑:深大、港科大提出ECA,让Agent行动前先验证证据
本文针对Agent场景下AI幻觉会转化为实际错误操作的问题,介绍深圳大学与香港科技大学提出的ECA框架,通过独立验证加门控检查降低不安全执行风险,给出测试数据验证方案有效性。
把AI变成你的科研搭子,公益培训启动报名!
面对科研难题,AI科研加速营招募启动。由上海人工智能实验室等主办,公益开放。以真实科研任务为主线,用“书生·端砚”实践,课程覆盖多领域,学员可获多种权益。
将 Pod 作为 worker 而非智能体:在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中,Lin Sun介绍kagent项目工作,认为Pod可能是智能体执行单元,却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊,还提及新部署模式影响。
openJiuwen协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术,首token时延砍半,推理存储占用下降25%
传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态,导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术,建立语义协同机制,优化 KV Cache 管理,提升 Agent 系统运行效率。
Agent工程化最佳实践,AICon深圳2026来了
8月21 - 22日,AICon全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会邀请产业一线专家,围绕Agent工程化等前沿方向,分享技术探索与工程实践,探讨AI从能力突破走向系统构建的新路径。
AICon 深圳 2026 全日程揭晓|聚焦 Agent 工程化,构建可靠智能的技术路径
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微小目标漏检只是因为小?从数据到代码:一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题,提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差,在8个数据集达SOTA,还给出实战代码案例。
机器人为什么要拟人?终于有人正确回答了
今年6月,英伟达发布Isaac GR00T人形机器人参考平台,深度机智发布论文Human - as - Humanoid。具身智能瓶颈是数据,深度机智以人类学习范式破局,完成全栈技术闭环,领先优势扩大。