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聊聊多模态训练数据创建的八个挑战
社区头条译者核子可乐审校重楼多模态AI能够处理图像、音频和文字等多种数据形式，亦可捕捉面部表情和周遭环境细节，让用户与AI的日常交互变得更加轻松自然、如同与好友聊天。2023年，多模态AI市场规模就已达到12亿美元，预计自2024年至2032年期间复合年增长率将超过30%。而显著增长的前提，离不开训练数据。多模态模型的准确性、稳健性和适应性在很大程度上取决于训练数据集的质量、多样性和同步性。跨数据类型标的精确度、多感官输入的...多模态训练数据AILLM 应用评估体系详解：从多轮对话到 RAG 与 AI Agent 的落地评估
原创大家好，我是玄姐。一、引言AgenticAI的评估，核心是测试你的大语言模型（LLM）应用，确保其性能稳定。这个话题或许不算最吸引人，但越来越多企业开始关注它。所以，搞清楚该跟踪哪些指标来实际衡量性能，很有必要。另外，每次推送代码更新时，做好评估也能防止系统出问题。因此，本文研究了多轮对话机器人、检索增强生成（RAG）和智能体（Agentic）应用的常见评估指标，还简要介绍了DeepEval、RAGAS和OpenAI的Evals库等框架，...LLMRAGAI Agent深度拆解 AI 原生应用架构设计：11 大核心要素 + 落地路径全解析
原创大家好，我是玄姐。做AI开发时，你是否遇到过这些痛点？想搭建AI应用却不知从模型选型开始；好不容易整合了工具链，上线后性能、可观测性又掉链子；业务跑起来了，数据迭代和安全合规又成了新难题？阿里云在云栖大会后发布的《AI原生应用架构白皮书》文末有下载链接，恰好为这些问题提供了系统解法。这份白皮书从架构演进、核心要素到落地实践，完整拆解了AI原生应用的构建逻辑，尤其对JavaPython开发者、企业架构师极具参考价...AI原生应用架构Manus蝴蝶效应与AI智能体泡沫
原创 社区头条Manus是蝴蝶效应公司（ButterflyEffect）推出的全球首款通用型AI智能体产品，其名称源自拉丁语“MensetManus”（意为“手脑并用”），强调将思考转化为实际行动的能力；近期，该公司因投资方压力撤离中国，引发广泛关注。2025年AIAgent赛道涌现大量同类产品，但多数存在"Demo能飞、落地常摔"的现象。用户试用一次即放弃的比例居高不下，市场存在过度炒作现象。例如，内测邀请码曾被炒至数万元高价，但团队否认参与炒作。Manus作...AI智能体Manus蝴蝶效应激活“四链融合”潜能，以数字化引擎驱动地方产业升级
四链融合是指创新链、产业链、资金链、人才链的深度融合，是中国在新时代推动高质量发展、培育新质生产力的重要理论创新。本文先梳理“四链融合”发展脉络论、再提出量知“四链融合+数字化系统”融合的整体框架、最后以案例验证其落地路径。一、“四链融合”理论政策渊源与发展脉络其发展历程可分为4个阶段：图片理论萌芽期（2013—2018）：从“两链融合”到“三链协同”2013年9月：十八届中央政治局第九次集体学习上，习近平首...科技微软宣布：Windows 11 彻底转向“AI原生”！重写PC底层代码！网友：直接告诉我怎么禁用就行
原创 社区头条编辑听雨从记事本到Excel，从任务栏到Office，AI已经无处不在——近日，微软正式宣布，Windows11正在向AI原生操作系统进化。这一消息由微软副总裁StefanKinnestrand亲口阐述，其核心并非简单叠加Copilot功能，而是要对Windows进行根本性重塑。Kinnestrand强调，未来的Windows11将把AI模型、上下文理解能力及用户意图识别，提升为与任务栏、鼠标同等重要的“核心系统特性”。这意味着AI将不再是附着于系统表面的辅助工具，而是深...AI 集成Windows 11脚本破解长视频理解困局！MIT&英伟达最新开源StreamingVLM:统一实时流式视觉语言理解框架
社区头条文章链接：https:arxiv.orgpdf2510.09608Git链接：https:github.commithanlabstreamingvlmDemo链接：https:streamingvlm.hanlab.ai亮点直击训练与推理统一的流式架构：通过重叠窗口全注意力SFT，将有限长度训练与无限长度推理自然对齐。高效KV缓存复用机制：结合attentionsink、短窗口视觉缓存与长窗口文本缓存，实现低延迟、高稳定的实时视频理解。真实长时评测基准构建：构建了首个平均时长超2小时的实时视频评测集InfStreams...AI训练视频生成AI小镇：当智能体开始过上自己的生活
原创 社区头条“在初始化场景下，让AI离开人类的干扰，让AI自主的生活将会是一个什么样的场景。”最近斯坦福的实验室开源了一个名为“GenerativeAgents”的项目，别名又为“斯坦福小镇”，主要核心在于"AI与AI的智能交互"，这个项目包含25个由AI驱动的智能体（代理）。这些智能体只有预设的身份和初始记忆，其所有的行为都是由AI驱动产生。这是一个非常有趣的idea。即便是目前AI大火的趋势下，大部分人做的Ai产品都只围绕着人与AI之间的交互...智能体AI生成智能体架构沙盒游戏引擎介绍一个概念——深度搜索(Deep Search)和检索增强生成(RAG)的区别和联系
原创“搜索技术既是一项独立的技术，也是RAG技术的基础。”最近了解到一个新技术，当然这个新技术是对作者来说，其技术已经存在一段时间了；它就是深度搜索技术——DeepSearch。作者最近一段时间主要从事的方向是RAG和Agent领域，然后这几天突然了解到深度搜索这项技术，然后就很好奇它和rag有什么区别和联系。DeepSearch和RAG学习一项新技术，我们首先要搞明白这个技术是干啥的，它有什么用，因此先不纠结其概念。顾名思义，从名称...深度搜索检索增强生成RAG为什么它能成为强化学习的“黄金标准”？深扒 Proximal Policy Optimization (PPO) 的核心奥秘
原创 社区头条
热门内容榜 • TOP7ProximalPolicyOptimization(PPO)，这个名字在近几年的强化学习(ReinforcementLearning,RL)领域中，几乎等同于“默认选项”和“黄金标准”。无论是训练机械臂完成复杂操作，让AI智能体在游戏中横扫千军，还是为ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)进行RLHF（基于人类反馈的强化学习）微调，你都绕不开它。OpenAI开发的PPO，巧妙地在策略梯度方法的框架上进行了升级，解决了经典策略梯度算法最大的痛点——不稳定性。它如何做到既高...强化学习大型语言模型OpenAIPPOClaude Haiku 4.5 来了！性能追平 Sonnet 4，速度快 2 倍，成本效益炸裂
原创10月份，Anthropic发布了一个更小、更快、更便宜，但能力却“离谱”地接近前辈的ClaudeHaiku4.5。这次并不是一个简单的版本升级，而是Anthropic对AI应用效率、成本和速度的一次突破性重构。它不仅重新定义了“小模型”的边界，更给所有开发者和企业提供了一个全新的“性价比之王”。你可能会问：这个Haiku4.5到底有多强？它能取代Sonnet4吗？又将如何改变我们开发AIAgent的方式？本文将深度拆解Anthropic发布的这款“性价比杀手...Haiku 4.5Sonnet 4AnthropicClaude Haiku 4.5 登场：比肩 Sonnet 4 的代码能力，成本仅三分之一，速度翻倍！
原创 热门内容榜 • TOP810月中旬，Anthropic再次出手。在Claude3.5系列稳定占据高端市场之后，他们推出了一个令人意外的新品：ClaudeHaiku4.5。这次更新的关键词只有三个：更快、更便宜、更强。虽然它被定位为“小模型”（smallmodel），但性能已经逼近旗舰级ClaudeSonnet4。在编程、推理、文档理解等核心能力上，它不仅没有明显短板，反而在速度和成本上实现了质的飞跃。一、Haiku4.5是什么？一款“小而强”的AI模型Anthropic在2025年的产品矩阵已经...小模型Haiku 4.5AI模型Andrej Karpathy 2小时访谈：我们召唤的是幽灵，不是造动物 | AGI 还有十年路
现在是“Agent十年”而不是“Agent的元年”Karpathy提出“这是智能体的十年”，是对先前行业内“这是智能体之年”的回应。他认为“代理的十年”才是对当前情况更准确的描述，行业内存在一定程度的过度预测（overprediction）。ClaudeCode和Codex，这些都是由大语言模型演变而来的早期代理。它们确实是令人深刻的。Karpathy自己每天都在使用这些代理。但是，他强调距离真正成熟的代理，仍有“很多工作要做”理想的代理应该可以像...AGIAI编程LLMAGI仍需十年：Andrej Karpathy播客回应与深度解析
AndrejKarpathy核心思想核心观点：实现真正可靠、能胜任知识型工作的通用人工智能代理（Agent），是一个需要大约十年（20252035年）才能成熟的工程挑战，而非短期内可以实现的飞跃。第一部分：核心论断——为什么是“代理的十年”？定义“成熟的代理”：“代理”不是一个好玩的玩具或演示，而是一个可以被“雇佣”来完成实际工作的“员工”或“实习生”。它必须足够可靠、智能，并且具备多模态能力来操作真实世界的数字工具。对...AGI自动化AI一文读懂AI应用上下文工程(Context Engineering)
或许你已是一名AI应用提示工程高手，但随着对话的推进，你的聊天机器人常常会忘记你最初且最重要的指令内容，你的代码助手会丢失项目架构的线索，而你的检索增强生成（RAG）工具无法在复杂文档与不同领域间建立信息关联。随着AI应用场景日益复杂，编写精妙的提示词只是更大挑战中的一小部分——这个挑战就是上下文工程。在本指南中，我将阐释什么是上下文工程、它如何运作、何时应替代常规提示工程使用它，以及能让AI系统更智能...AI应用上下文工程RAG技术NUS+浙大+港中文联合出品视觉强化学习全景综述：200+研究拆解4大核心领域
精华当你看到机器人能精准识别物体并完成复杂操作，AI能根据文字描述生成几乎以假乱真的图像时，是否好奇背后的技术如何实现？其实，这背后离不开强化学习与视觉智能的深度融合。但视觉信息的复杂性、“奖励”设计的难题、长时程任务的稳定性挑战，一直让研究者头疼。而新加坡国立大学、浙江大学、香港中文大学的联合团队最新发布的《ReinforcementLearninginVision:ASurvey》，不仅梳理了200+研究成果，还拆解了四大核心领域的关键...AILLMRLHF提示词时代正在结束，Claude Skills定义了AI能力的下一站
ClaudeSkills的本质，是把你的工作流打包成可复用的技能文件。本文将带你拆解其核心原理与三大应用场景，看它如何终结繁琐的提示词调试，让AI成为你真正懂流程、可协同的生产力资产。别再迷信那些神乎其神的“提示词工程”了。真正的生产力变革，从来不是靠一句句临场发挥的咒语，而是把你的专业能力——你的流程、你的规范、你的方法论——沉淀为一套可随时调用的标准化工具。这正是ClaudeSkills正在做的事。过去一年，我们每...Claude SkillsAISOP《自然》研究警告：AI正通过“近亲繁殖”走向崩溃，人类数据或成最后宝藏
精华连特斯拉前AI总监Karpathy都在关注的“模型坍塌”究竟是什么？顶刊《自然》证实，用AI生成的数据喂养AI，不出几代就会“心智退化”，遗忘真实世界。这场隐秘的危机，正让我们的数字未来变得无比脆弱。本文为你揭示AI自我毁灭的真相。最近，连特斯拉前AI总监、AI圈大神级人物AndrejKarpathy都在播客里聊起了一个现象：“模型坍塌”（ModelCollapse）。这个听起来有些学术的名词，背后却是一个足以颠覆我们对AI认知、甚至引发行业...AIGPT-4数据DeepSeek-OCR爆火：把万字长文压缩成一张图，AI的长文本瓶颈被这样颠覆
精华 社区头条 热门内容榜 • 最近上榜AI处理长文本的计算瓶颈，正被一种“光学压缩”技术颠覆。DeepSeekOCR模型能将数千字的文档“拍”成一张图，用不到十分之一的成本实现97%的精准还原。本文将拆解其背后原理，以及它如何模拟人类的记忆遗忘机制，为无限上下文的未来指明方向。AI处理长文本的成本与效率难题，可能迎来了一个终极答案——光学压缩。简单说，就是别再逐字逐句地用文字喂给AI了，直接让它“看图说话”。过去，所有大模型都面临一个共同的噩梦：上下...DeepSeek-OCRAIAI视觉用 Qoder CLI 重构我的工作流：AI 团队第一次真的能协作了
我喜欢把AI当同事用，而不是当工具。这篇文章记录我和AI一起工作的过程，不只是测评，而是实验。我一直在探索一个问题：AI到底能在创作中承担多大角色？前两天用CC（ClaudeCodeCLI）跑了一个AI产品设计工作流，我发现跑下来效果还不错，不仅仅工作效率提升了，生成的UX原型更加完善了，基本省去了大半的时间和精力。于是我决定升级：把工作流扩展成一个完整的AI“虚拟研发团队”，新增了架构师、测试工程师和多层次的UX设计师。...Qoder CLIAIMCP
