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目前深度学习系统在语言智能方面已经有了非常大的进展,在语言理解、表达、逻辑推理等方面都有近似人类能力的表现。但是,目前最好的深度学习系统在现实世界任务（例如驾驶）中仍远未达到人类相当的可靠性,这可能是因为人类和许多动物具备学习世界模型的能力，即世界如何运作的内部模型。YannLeCun提出的通用人工智能研究必须解决三个主要挑战：机器如何通过观察来学习代表世界、学习预测和学习采取行动？现实世界中的交互既昂贵...

在智能网联汽车快速发展的今天，自动驾驶技术正经历从实验室走向商业化落地的关键阶段。据麦肯锡预测，到2030年全球自动驾驶汽车市场规模将突破4000亿美元。然而，随着特斯拉、Waymo等企业多次曝出数据安全事件，行业面临日益严峻的合规挑战。本文将从技术架构、管理体系和产业生态三个维度，系统阐述自动驾驶数据安全合规的系统性解决方案，并提供可落地的实施路径。一、自动驾驶数据安全的现状与挑战1.1多维数据风险图谱数据...

随着自动驾驶技术的不断发展，数据闭环将在其中发挥越来越重要的作用。未来，数据闭环系统将更加高效、智能和低成本化，在自动驾驶领域，数据闭环正逐渐成为提升系统能力的核心要素。一、自动驾驶的三个阶段1.第一阶段：传统方案中:感知、预测、PNC拆分，各自训练各自优化，相互链接，但模型结构、输入输出、标注格式规范均不一样，采用交付长尾数据，标注规范、模型结构、数据解析处理等问题由感知、PNC自行解决；2.第二阶段：...

1.什么是大模型训练？大模型训练是指通过海量数据和庞大计算资源（如GPUTPU集群），训练具有数十亿至数万亿参数的深度学习模型（如GPT4、PaLM、LLaMA等）。其核心特点是：规模效应：参数量越大，模型表现通常越强（如涌现能力）。多模态支持：可处理文本、图像、语音等多类型数据。通用性：通过预训练学习广泛知识，再通过微调适配具体任务。大模型的训练过程可以分为三个主要阶段：预训练、微调和强化学习。以下是详细的步骤：...

BEV（Bird'sEyeView）算法和城市NOA（NavigateonAutopilot）系统是智能驾驶领域的重要概念和技术。1.BEV算法（鸟瞰图感知算法）（1）什么是BEV？BEV（Bird'sEyeView，鸟瞰图）是一种将不同传感器采集到的三维环境信息转换到鸟瞰图视角下的二维平面环境信息的算法，是一种自动驾驶环境感知方法，通过将多摄像头、雷达等传感器的数据统一映射到俯视的2D3D空间，形成车辆周围环境的“上帝视角”表达。简单来说，就是把车辆周围复杂...

自动驾驶的域控制器（DomainController）是车辆电子电气架构中的核心计算单元，用于集中处理特定功能域（如自动驾驶、车身控制、动力系统等）的数据和逻辑。在自动驾驶领域，它的作用尤为关键，主要负责整合传感器数据、运行算法、决策控制，最终实现车辆的自主驾驶功能。以博世经典的五域分类拆分整车为动力域（安全）、底盘域（车辆运动）、座舱域智能信息域（娱乐信息）、自动驾驶域（辅助驾驶）和车身域（车身电子），这五...

​随着科技的飞速发展，人工智能生成内容（AIGC）技术在设计行业的应用日益广泛，引发了广泛的讨论和关注。AIGC以其高效、多样化的生成能力，为设计行业带来了前所未有的变革。AIGC对设计行业的影响AIGC技术的出现，无疑为设计行业带来了深远的影响。它极大地提高了设计效率。传统的设计过程中，设计师需要花费大量时间在绘图、修改和完善设计方案上，而AIGC技术则能够迅速生成多种设计方案，通过算法的优化和迭代，帮助设计师...

私有化部署的DeepSeek大模型一体机如何实现业务价值？当极限吞吐量从3000到8000Tokens拉开性能差距，合同审核准确率提升80%、人岗匹配精准度提高30%时，百万tokens处理成本已从16元降至5元。选型需看性能指标、场景实测、扩展潜力，更要算清半年内能否通过效率提升收回百万投入——这才是衡量技术投资成败的终极标尺。近期，众多用户纷纷选择私有化部署“DeepSeek大模型一体机”，并已成功上线运行。然而，我们也清楚，这类配备...

FoundationAgent不再将智能体视为LLM的简单应用，而是将其看作一个由认知、记忆、学习、感知、行动等多个核心组件构成的复杂、有机的系统。其核心意义在于提供了系统性框架，强调了自主性，关注协作与生态，并突出了安全与对齐。然而，实现这一愿景也面临着技术复杂度高、需要庞大计算资源、评估困难、自进化可控性问题以及安全与对齐的根本性难题等巨大挑战。论文链接：https:arxiv.orgabs2504.01990随着FoundationAgent能力的...

FoundationAgent不再将智能体视为LLM的简单应用，而是将其看作一个由认知、记忆、学习、感知、行动等多个核心组件构成的复杂、有机的系统。其核心意义在于提供了系统性框架，强调了自主性，关注协作与生态，并突出了安全与对齐。然而，实现这一愿景也面临着技术复杂度高、需要庞大计算资源、评估困难、自进化可控性问题以及安全与对齐的根本性难题等巨大挑战。论文链接：https:arxiv.orgabs2504.01990拥有完善的认知架构只是第...

大型语言模型（LLMs）凭借其在自然语言理解、多模态处理、推理和内容生成方面的卓越能力，为AI领域带来了革命性变革。这些模型通过海量数据集训练后，展现出推理、上下文学习乃至基础规划等自发能力。尽管LLMs代表了智能机器发展的重要里程碑，但它们尚未完全具备智能生物的全部特性。自人工智能研究初期以来，研究者们一直致力于开发真正"智能"的系统——能够学习、规划、推理、感知、交流、行动、记忆，并表现出类人的能力与...

谷歌云正式宣布推出全新的开源协议Agent2Agent（A2A），旨在打破当前人工智能（AI）智能体之间的壁垒，实现不同厂商、不同框架构建的AI智能体之间的无缝协作与信息交换。这一举措标志着AI领域迈向更加开放、高效和智能的新时代。打破壁垒，实现智能体间的自由“对话”随着企业对自主AI智能体的部署日益增长，如何让这些智能体在复杂的企业环境中协同工作，处理跨系统、跨应用的日常或复杂任务，成为了提升生产力的关键。然而，...

大多数普通人眼里AI的模样是什么？看着网站草图，AI就自动做了一个原形网站。只需要告诉AI指令，它就帮你完成了一系列的机票订票流程。许多人更是憧憬过AllinOneApp——我只要动嘴，一切活有AI搞定。可以说，现阶段的AI使用形态，充其量就是个氛围组。我只能获取必要的资料指引，具体的活还得我自己来干。而过去两年的发展，AIAgent不过是雷声大，雨点小的玩意了。做的人很多，但是能够在路人之间火出圈的产品，大抵也只有Manus...

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLMs）已成为自然语言处理领域的核心力量，展现出强大的语言理解和生成能力。然而，LLMs的开发与部署面临着巨大的数据管理挑战，包括数据收集、治理、存储和优化等多个方面。AI对存储的需求几乎涵盖所有方面：高性价比的容量、高可用性、高可靠性、高IOPS、高吞吐量和安全性。更具挑战的是，AI流水线的不同阶段对存储性能也提出各异且动态变化的要求。简而言之，在满足上述需求的同时...

随着AIAgent的广泛应用，大语言模型时代的人机交互也将升级人类与AIAgent的自动化合作体系。这种新型人机合作可以称之为人机智能体，它将推动人类社会的生产结构进一步升级，进而影响社会的各个方面。智能体融合AIAgent可以让LLM从“超级大脑”进化为人类的“全能助手”，这意味着基于LLM的Agent助手以后将会服务更多的人与组织。同时，一个具备交流能力并能自主自动执行任务的智能网络将是互联网的下一阶段，AIAgent将是人类与...

随着AIAgent的广泛应用，大语言模型时代的人机交互也将升级人类与AIAgent的自动化合作体系。这种新型人机合作可以称之为人机智能体，它将推动人类社会的生产结构进一步升级，进而影响社会的各个方面。智能体融合AIAgent可以让LLM从“超级大脑”进化为人类的“全能助手”，这意味着基于LLM的Agent助手以后将会服务更多的人与组织。同时，一个具备交流能力并能自主自动执行任务的智能网络将是互联网的下一阶段，AIAgent将是人类与...

随着科技的飞速发展，人工智能生成内容（AIGC）技术在设计行业的应用日益广泛，引发了广泛的讨论和关注。AIGC以其高效、多样化的生成能力，为设计行业带来了前所未有的变革。然而，关于AIGC是否能替代真正的设计师，这一话题至今仍存争议。AIGC对设计行业的影响AIGC技术的出现，无疑为设计行业带来了深远的影响。它极大地提高了设计效率。传统的设计过程中，设计师需要花费大量时间在绘图、修改和完善设计方案上，而AIGC技术则...

1、什么是RAG？🍓RAG作为一种提升生成式AI模型表现的框架，通过检索外部知识源，增强生成内容的准确性与丰富度。AIAgent则是具备感知、推理、行动和学习能力的自主软件系统，能在复杂环境中完成任务。二者结合，让AI系统拥有更强大的功能。.💎传统RAG存在检索时机难定、文档质量不佳、易生成错误信息等问题。AgenticRAG系统有效解决了这些痛点，在客户支持、内容创作、研究辅助、工作流自动化等场景广泛应用。例如在客户支持中...

随着大模型迭代的浪潮一波接一波地推高技术前沿，Agent技术已经成为大模型落地的主流选择，并被视为赋予大模型更广阔能力的最佳路径。从理解复杂的指令，到处理多模态信息，从简单的问答系统到复杂的决策支持系统，从个性化推荐到自动化的业务流程管理，陆续在更多领域展现出其巨大的潜力和价值，它正在为社会带来深刻的变革。在这场趋之若鹜的群体行动中，面对这项持续发展变化的技术簇，我们应采取一种积极探索与谨慎评估并重...

作为高度颠覆性的生成式人工智能(GenAI)技术的技术支柱，基础模型(FMs)已获得了学术界和工业界的广泛关注。特别是，大型语言模型(LLMs)的出现，它们在理解和生成类人推理和内容方面表现出色，催生了大量使用语言模型的各种下游任务。随后，基于FM的自主Agent的开发越来越受到关注，例如AutoGPT和BabyAGI，它们可以主动、自主地追求用户目标。尽管当前研究者在AIAgent领域投入了巨大努力，但从业者在构建和实施基于基础模型（Fou...