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引言：探寻非具身智能的空间认知边界随着大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）技术的飞速发展，其在自然语言处理、代码生成乃至多模态交互等领域展现出的惊人能力，不断刷新着我们对人工智能潜力的认知。然而，一个根本性的问题始终萦绕在学术界和产业界：这些在数字世界中诞生的、缺乏物理实体与真实世界交互经验的“非具身智能”（nonembodiedintelligence），是否真正获得了类似人类的推理能力？空间推理，作为高级智能的...

基于平滑权重学习的高效模型压缩方案随着深度学习模型规模的不断扩大，如何在保持模型性能的同时实现高效压缩成为了一个重要挑战。来自剑桥大学和西根大学的研究团队提出了一种创新的模型压缩方法，通过引入平滑权重学习(SmoothWeightLearning)和基于奇异值分解的压缩技术，在不需要微调的情况下实现了出色的压缩效果。该方法在CIFAR10数据集上，成功将ResNet18的参数量减少70%的同时，仍保持91%的准确率。创新性压缩方法传统的...

为什么选择LangGraph+Elasticsearch？Elasticsearch原生集成主流生成式AI工具，而LangGraph检索代理模板是由LangChain开发的开源RAG应用框架。两者结合，不仅能快速构建基于多模态检索的问答系统，还能通过可视化流图显著提升开发效率。快速搭建指南（5步上手）前置条件Elasticsearch8.0+（支持本地或云端）Python3.9+LLM接入密钥：如中Cohere中、中OpenAI中、中Claude中Step1：安装&初始化项目pipinstallupgrade"langgraphcli[...

我们正见证一种新的融合力量逐渐成形——大型语言模型（LLMs）与多智能体系统（MultiAgentSystems，简称MAS）的深度整合。过去智能体往往孤立运作，受限于静态规则和单一任务定义。而如今，随着语言模型的语义理解和推理能力的跃升，智能体不再只是执行者，更成为能够协同、规划、适应环境的“认知单元”。在这一背景下，MAS不再是简单的多代理并行处理系统，而演变为一个语言驱动、反馈自适应的群体智能结构。这也是字节跳动所...