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大家好，作为大模型技术的深度玩家，你是否已经厌倦了单纯的问答和对话？当LLM（大型语言模型）的推理能力遇上各种外部工具，我们正迎来一个全新的时代——智能体（Agent）时代。智能体，顾名思义，就是能像人一样思考、规划、行动，并根据环境反馈进行调整的AI实体。它不再是被动回答问题的工具，而是能够主动执行复杂任务的“大脑”。今天，我们就来一起深入探讨六种当下最前沿的智能体设计范式，看看如何用它们真正释放GPU的...

文章链接：https:arxiv.orgpdf2508.08134项目链接：https:followyourshape.github.io亮点直击一种新颖且无需训练的编辑框架FollowYourShape，利用轨迹差异图（TrajectoryDivergenceMap,）实现精确的大尺度形状变换，同时保留背景内容。一种基于轨迹的分阶段注入策略，通过在整个去噪过程中自适应调整引导机制，提升编辑稳定性。一个新的基准测试集ReShapeBench，专为系统性评估形状感知图像编辑方法而设计。总结速览解决的问题...

核心摘要智能体需要上下文来执行任务。上下文工程，是一门将恰当信息精准填入智能体上下文窗口的艺术与科学。本文将当下主流智能体中常见的上下文工程策略归纳为几大类。上下文工程的本质安德烈·卡帕西（AndrejKarpathy）曾将大型语言模型（LLMs）比作一种新型操作系统。其中，LLM如同中央处理器（CPU），其上下文窗口则扮演着随机存取存储器（RAM）的角色，作为模型的工作记忆。正如RAM容量有限，LLM的上下文窗口在处理多种上...

本文旨在探讨如何在无服务器环境中部署实时机器学习模型，并应对其间涉及的延迟、成本与性能平衡挑战。机器学习（ML）在诸如欺诈检测和个性化推荐等实时应用中变得越来越重要。由于其可扩展性以及消除了基础设施管理的工作量，这些应用对于在无服务器计算中部署极具吸引力。然而，将机器学习模型部署到无服务器环境中面临着延迟、成本和性能方面的独特挑战。在本文中，我们将详细阐述这些问题，并提供相应的解决方案，以实现实...

在过去几年里，大模型的发展方向几乎被“更大、更强”所主导。无论是GPT、Gemini还是Llama，参数规模从百亿到万亿，追求通用能力与全面覆盖。但现实应用中，很多场景并不需要“无所不能”的庞然大物，而是需要一个高效、精准、可快速定制的小模型。Google最新发布的Gemma3270M正是这种思路的代表：它只有2.7亿参数，却能在指令跟随和文本结构化上表现出色，并且极其适合任务定制化微调。对于开发者来说，这意味着更低的成本、更...

在数字化浪潮席卷的今天，企业每天都在重复性任务中消耗大量时间和资源。这些繁琐的工作不仅拖慢了效率，还阻碍了创新的脚步。传统的自动化工具虽然能处理简单的流程，但面对复杂多变的任务时，往往显得力不从心。而AIAgents（人工智能代理）的出现，正以其强大的适应性和决策能力，彻底改变这一局面。那么，2025年有哪些AIAgents工具和平台值得关注？如何选择适合自己的解决方案？本文将为你详细盘点，从开发框架到企业级平台...

在过去一年里，AIAgent和AgenticAI从技术圈的热门讨论，走向了落地应用的前沿。无论是多智能体协作、自动化工作流，还是与大模型的深度结合，这一领域的变化速度令人咋舌。问题来了——面对海量信息，我们该去哪里获取最权威、最及时、最有价值的内容？这篇文章整理了2025年值得关注的10大AIAgent与AgenticAI资讯博客，涵盖从行业巨头到社区声音的多元视角；并在后半部分给出一套“高效学习与转化落地”的实操方法，帮你把资讯...

在AI大模型时代，每一位开发者都必须成为半个经济学家。因为我们赖以构建智能应用的核心资源——算力，被量化成了一个无处不在的单位：Token。从API调用到应用响应，背后都是持续消耗的Token。你可以把Token理解为AI世界里的基本计价单位，就像发短信需要的话费或游戏里的金币，如何理解并精细化控制这笔开销，直接决定了你的AI应用能否在商业上持续成功。这就是“Token经济学”的核心议题：如何用最合理的成本，换来最匹配业务...

如果你是一位AI应用开发者，一定能感受到Agent的浪潮正席卷而来。但一个只会处理文本的Agent，在真实业务场景中往往能力受限。一个更强大的Agent需要具备多模态能力：能看懂用户上传的截图、听懂用户的语音留言，并能用自然的声音进行回复。传统的实现路径通常很复杂：开发者需要自行集成对象存储、OCR、ASR、大模型和TTS等多家供应商的API。这不仅开发流程繁琐，不同服务间的网络延迟和数据传输也会成为性能瓶颈。本文将提供一...

传说中“让手机自己动”的终极形态，来了！智谱今天发布了个为手机而生的Agent——AutoGLM2.0，只需要发出一句指令，它就能自动执行，直至完成任务。  最厉害的是，它所有操作都在云端完成——等于给你的手机配了一台云端备用机。你这边正常刷抖音回微信，它那边在云上默默干活，完全不抢本地算力、不占屏幕、不卡手机。其实早在去年，智谱就发布了AutoGLM1.0，但初级版本仍然需要完全占据手机，还算不上真正的自动化...

昨晚，DeepSeek宣布其线上模型版本已升级至V3.1。此次更新虽非市场期待的R2系列，但在长文本处理能力上实现显著突破，将上下文窗口从64K扩展至128K，相当于可处理10万至13万汉字内容。  新模型采用稀疏混合专家架构（MoE）与多头潜在注意力机制（MLA），总参数量达到685B，激活参数量为37Bpertoken，在保持高性能的同时控制计算成本。关键技术创新包括分块注意力机制和旋转位置编码优化，有效降低长序列处理的显存占...

在检索增强生成（RAG）不断发展的世界中，并非所有AI智能体都生而平等。有些充当智能路由器，有些是总规划师，还有一些同时处理记忆、工具和逻辑。以下是一个关于智能RAGAI智能体类型的架构设计剖析，每种类型都配有实际用例，展示它们在实践中如何表现。企业在实际业务场景落地中，发现许多这些AI智能体不仅仅是检索文档——它们还会采取行动。它们会规划、路由、验证，甚至会根据用户反馈实时调整。下文我们详细剖析之。一、7...

高带宽应用正以无形却深刻的方式重塑现代社会的运转肌理，在数字经济、民生服务、产业升级等多元领域构筑起高效运转的「隐形脉络」。如人们指尖轻点完成的跨境购物，亦或是游戏玩家同步沉浸的云端游戏，这些看似寻常的日常背后，都依赖着高速数据中心的强劲支撑——而高带宽正是保障数据中心高效运行的关键。然而高带宽应用对应的高性能计算成本正日益高昂。其所需的采样和处理时钟速率受到半导体物理特性和功率限制的双重约束...

在AI应用极速发展的当下，LLM与RAG系统已成为构建智能问答、知识管理等高阶应用的核心引擎。然而，许多团队在项目落地时遭遇了现实的挑战：模型的实际表现往往难以达到预期。究其根源，是一个常被低估的关键环节：文档解析的质量。现实中的知识载体——PDF报告、扫描文件、图文结合的技术文档——本质上是高度非结构化的。传统OCR工具就像个“近视的搬运工”，只能机械地把图像上的文字“抠”下来，当缺乏结构、语义断裂的“原...

记录下一些结论：通过对OpenAI的GPTOSS模型（20B和120B参数，混合专家架构）与6个主流开源大语言模型（涵盖14.7B235B参数，含密集型和稀疏型架构）的跨领域评估，得出以下结论：GPTOSS模型的InverseScaling现象：参数更少的GPTOSS20B在多个基准测试中持续优于更大的GPTOSS120B，违背了传统的模型缩放定律（参数越多性能越好）。GPTOSS模型在当前开源大语言模型中处于中等水平，整体性能落后于最新架构代码生成表现相对突出，20B...

文章链接：https:arxiv.orgpdf2508.09987项目链接：https:yejy53.github.ioEcho4oGit链接：https:github.comyejy53Echo4o数据集：https:huggingface.codatasetsYejy53Echo4oImage亮点直击分析并总结了合成数据相对于真实世界图像的优势，强调其能够生成罕见场景，并为指令跟随任务提供纯净、长尾分布的监督信号。Echo4oImage，一个包含18万样本的合成数据集，使用GPT4o生成，涵盖超现实场景、多参考生成和指令跟随任务。数据集...

编辑云昭上周末，Anthropic团队放出了一个非常优质的播客。话题的敏感尺度很大，头排的听众们都替Claude担心了起来，惊呼：这种“核心机密”竟然敢免费公开吗？甚至有网友表示，第一次从头到尾把60分钟的播客听完了。小编好久没看见这样的评价了。可以说，这期播客在某种程度上，向我们展示了Claude为何是市面上最好的模型。这期播客的主题可以说直戳大模型的灵魂：大模型究竟是如何思考的？当一个AI模型在“思考”时，内部到底...

你可能已经发现，现在的大语言模型（LLM）似乎越来越「聪明」了。你问它一个脑筋急转弯，它不会直接猜错，而是会一步步分析；你给它一道复杂的应用题，它也能像学生一样，写出详细的解题步骤。这种质变是如何发生的？AI是如何从一个只会「背答案」的学渣，进化成一个懂得「举一反三」的学霸的？就在2025年4月，斯坦福大学的一堂Transformers课程上，来自GoogleDeepMind的科学家DennyZhou，为我们完整揭示了让LLM实现强大推理能...

本文介绍了最流行的图像生成模型架构之一的技术层面。近年来，生成式AI模型已成为一颗冉冉升起的新星，尤其是随着ChatGPT等大语言模型（LLM）产品闪亮登场。这类模型使用人类能够理解的自然语言，可以处理输入，并提供合适的输出。由于ChatGPT等产品的出现，其他形式的生成式AI也变得流行并成为主流。由于能够完全借助自然语言输入生成图像，DALLE和Midjourney等产品在生成式AI热潮中大受欢迎。这些热门产品并非凭空生成图像，...

2024年初，当AI科学家张祥雨和他的团队启动一个万亿参数的多模态大模型项目时，他们正沿着一条业界公认的“黄金大道”前行：模型越大，能力越强。然而，九个多月后，一个百思不得其解的“反常识”现象出现了：模型的通用对话能力、情商和知识量确实在飞速增长，但在数学和逻辑推理这些“硬核”理科能力上，它的表现却在达到一个平台期后不升反降，甚至不如一个参数量小得多的模型。这个怪现象如同一道裂缝，让张祥雨得以窥见当...