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Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。
这个 AI 股票分析项目,居然快 2w star了?!
A股行情火热,盯盘分析耗时耗力。Github上的开源项目`daily_stock_analysis`基于AI大模型构建,能自动分析股票行情等,生成“AI决策仪表盘”,给出投资参考建议,目前已获18.1k+ Star。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率,rank1代码用cccl,带宽利用率超80%;histogram算子瓶颈在atomic冲突等,rank1也多用cccl,还给出rank2代码,最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。
跳过88%专家,保住97%性能!MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模,MoE架构虽降低计算开销,但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES,它是training - free动态专家跳过框架,能跳过88%专家还保留97%性能,推理速度提升2倍。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年,维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作,推出Wikimedia Enterprise计划,允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持,AI公司也需其数据训练模型。
清华联手千问重塑归一化范式,让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式,但面临权衡取舍。近日,清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm,构建参数共享的平行通路,实现稳定训练并提升性能。
对话MossCode:估值1亿美金的AI运动手表,想给用户构建一套「个人运动能力Context」
AI智能运动穿戴赛道正火,MossCode获数千万元天使轮融资,估值达一亿美元。其创始团队背景强大,想打破运动行业「苦难叙事」,用AI理解个体差异,为用户打造更贴合需求的运动手表。
昆仑万维多模态视频生成开源,影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3,通过统一多模态上下文学习框架,实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能,在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平,为开源社区提供强大研究基座。
告别RAG相似匹配!百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成(RAG)有“单跳”局限,多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R,采用双视角打分和双向飞轮模式,在多数据集上表现出色。
再见了, OpenAI!三年老用户忍痛卸载ChatGPT
从ChatGPT惊艳问世到如今广告缠身,OpenAI乌托邦梦碎!谷歌和Anthropic强势反扑,达沃斯论坛上互怼升级。OpenAI在AI大战中似已落后,还面临马斯克诉讼、巨额算力承诺等问题。不过投资人认为4家AI巨头终将平安落地。