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AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开,介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展,但面临数据、模型结构等挑战,还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
腾讯披露元宝已是TOP3应用
2025腾讯全球数字生态大会信息量大。腾讯元宝日活冲前三,混元3D建模精度提升3倍。C端产品逐步落地B端,如腾讯云CodeBuddy等。腾讯云还将带成熟生态出海,投资1.5亿美元在沙特建数据中心。
MemOS:一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统,限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS,它将记忆视为可管理资源,有三层架构,系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
开源多模态大模型EarthMind,观测地球统一框架
地球观测数据复杂,现有多模态模型难适用。意大利、德国多所高校研究人员联合开源多模态大模型EarthMind,引入空间注意力提示模块,实现跨模态融合和多粒度理解,解决地球观测难题。
一篇19种自进化Agent Skill框架最新综述
这篇来自Rutgers大学和UNC Charlotte的survey,首次系统梳理Agent技能的进化与评估全貌,覆盖19种技能进化方法和10个评估基准。指出当前评估体系有诸多不足,如无法追踪技能多轮反馈后是否变好等。
爆火「开源投资框架」,AI时代的伯克希尔
AI投资虽火但常给出正确废话,AI Berkshire爆火,兼容Claude Code和OpenAI Codex,有18个Skill。它将四位投资大师方法论抽象成流程,通过多Agent协作完成投研闭环,还有强制给结论等特点。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎,此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能,支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计,还总结踩坑及使用方法。
The Batch: 852 | 加州重新制定人工智能监管框架
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布《加州前沿人工智能政策报告》,为立法者提供监管尖端AI模型的政策原则。报告聚焦前沿模型监管,提出综合多源证据、鼓励信息披露等结论,还探讨了美国AI监管现状。
清华-腾讯联手:音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型,目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点,通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。