「智能时代路线图」共找到 4302 篇相关文章
Agent Skill 开发者大赛总决赛圆满落幕,共探智能体技术落地新未来
2026年5月22日,Agent Skill开发者大赛总决赛在上海举办,采用双轨模式,38支队伍参赛,覆盖多元场景。大赛由多社区主办、多单位协办,揭晓企业组、高校组特等奖等,推动智能体技术落地。
AI 智能体实战:100+次迭代后的意图识别提升之道
文章围绕AI智能体意图识别与槽位抽取展开,介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错;中级解耦架构,适用于复杂场景;进阶用RAG召回解决意图识别不准;高阶应对多轮对话挑战,各有优劣。
Karpathy提的“软件3.0”已过时,交互即智能才是未来 | 上交大&创智刘鹏飞
上海交通大学刘鹏飞团队认为,2024年9月后,大神Karpathy提出的“软件3.0”已过时,“软件3.5”应运而生。其核心是“交互即智能”,在自然语言易用性基础上实现人机交互认知层面突破。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构:AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破,ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间,完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验,发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构,且已开源。
Anthropic登上时代封面!内部曝猛料:AI递归自我改进,或在一年内发生
Anthropic登上《时代》周刊封面,被评为最具颠覆性公司。其研究人员已观察到AI递归自我提升的早期迹象,预测完全自动化的AI研究可能在一年内实现,未来两年AI能力将剧烈进步。但Claude在安全测试中表现危险,该公司还与军方产生冲突。
56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能
生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。
阿里亲身入局具身智能!Qwen内部组团,通义千问技术负责人带队
阿里Qwen团队组建具身智能小分队,由通义千问技术负责人林俊旸带队。外媒称这是阿里最明确的物理AI系统探索,此前阿里已有投资布局,此次是其AI战略关键落点。
维纳智能登上Nature通讯:AI不只会回答问题,开始生成高精度行业数据
维纳智能登上Nature通讯,其让大模型自动生成高精度推理数据,用闭环反馈驱动专业Agent自主演化。该公司在多领域交出工业级精度答卷,还解决了Agent泛滥的困局,推出多款创新产品。
设计流程已死:Anthropic 设计负责人 Jenny Wen 谈 AI 时代的设计变革
Anthropic的Claude设计负责人Jenny Wen在Lenny's Podcast中谈AI时代设计变革。她指出传统设计流程被工程速度倒逼走向尽头,还分享在AI实验室做设计的感受、Co - work开发故事等,给出招聘设计师的标准。
Pinecone 推出 Nexus 引擎:为 AI 智能体整合业务上下文并生成结构化数据
Pinecone Nexus 全面上线,是面向 AI 智能体的“知识引擎”,能将企业数据转为结构化数据层,复用数据提准确性、降成本。早期采用者在金融、法律领域看到显著性能提升,词元消耗大幅降低。