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引言：一场悄无声息的流量革命你是否发现，自己使用搜索引擎的方式正在改变？过去，我们输入关键词，然后在一长串蓝色链接中“淘宝”，点击、比较、再返回。而现在，我们越来越习惯直接提问，然后从搜索框顶部的AI对话中，直接获得一个看起来完整、权威的答案。“帮我推荐一款适合油性皮肤的洗面奶”、“总结一下最近的中美芯片政策”、“规划一条五天的云南旅游路线”……当我们为AI的便捷而赞叹时，一场深刻的流量革命正在发...

谈及大模型，国内的竞争格局日新月异，异常激烈。几乎每周我们都能看到新的模型发布、开源或迭代，从技术榜单到应用市场，处处都是国产模型竞相绽放的身影，整个行业呈现出一派生机勃勃的景象。这让人不禁思考一个现象，中美在AI路线上似乎正走向不同的分支。美国顶尖的AI公司倾向于将核心技术闭源，而国内的主流厂商则不约而同地选择了开源，大家开放共享，技术快速迭代，整个生态繁荣发展。但无论路线如何，所有从业者都面临...

本报告对当前主流智能体框架进行全面剖析，涵盖开源与闭源解决方案的技术特性、用户分布、应用场景及盈利模式。通过对LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7个核心框架的对比分析，揭示智能体技术在金融、制造、医疗等行业的渗透路径，量化评估各框架的技术优势与商业化潜力。研究基于多篇权威行业报告（如IDC、头豹研究院）、典型企业应用案例（如国信证券×HiAgent）及技术评测数据，构建...

我至今还记得RAG（检索增强生成）这个词刚火起来时的情景。那感觉，就像是哥伦布发现了新大陆。一夜之间，所有人都成了RAG的信徒。它简单、直接，承诺了一个美好的未来：只要把你的私有数据“喂”给大模型，它就能无所不知、无所不晓。AI应用开发的门槛，仿佛瞬间被夷为平地。那时候，大家都在谈论RAG，会议室里、技术论坛上，到处都是它的身影。它像一个万能公式，简单到只需要两个步骤：检索（Retrieval），然后生成（Generat...

GPT5作为目前最强大的大语言模型，已经实现了"指令级理解"——它能精准捕捉你字里行间的真实意图，但前提是你得说对"暗号"。就像你不会对着Siri喊"给我弄杯咖啡"，和GPT5对话也需要掌握特定的语法规则。那些抱怨AI"不听话"的人，其实是在用方言和外国人交流。1.3个黄金结构，让AI秒懂你的真实需求角色代入法：给AI一个具体的"人设"最容易被忽视却最有效的提示词技巧，就是给AI设定明确的角色。我试过用普通方式让GPT写产品文案...

深夜11点，我对着手机里反复识别错误的语音转文字欲哭无泪——"明天开会"被切成"明天开花"，"项目截止"变成"项目结石"。就在三年前，这样的场景还每天上演。但现在，哪怕我用方言夹杂着外卖员的喇叭声发语音，手机也能精准转出文字。这一切的背后，藏着一场你看不见的"听觉革命"。今天，我们就来聊聊那些让机器听懂人类说话的黑科技——ASR模型架构的进化史，从磕磕绊绊的初代CTC，到能预判你下一个词的RNNT，再到"快准狠"选手T...

本报告对当前主流智能体框架进行全面剖析，涵盖开源与闭源解决方案的技术特性、用户分布、应用场景及盈利模式。通过对LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7个核心框架的对比分析，揭示智能体技术在金融、制造、医疗等行业的渗透路径，量化评估各框架的技术优势与商业化潜力。研究基于多篇权威行业报告（如IDC、头豹研究院）、典型企业应用案例（如国信证券×HiAgent）及技术评测数据，构建...

想象一下，你刚拿到一个新的数据集，需要让大语言模型在上面表现得更好。按照传统做法，你得启动GPU集群，运行几个小时甚至几天的训练，然后祈祷结果不会让你失望。但如果我告诉你，现在只需要几秒钟就能完成这个过程，你会不会觉得这像是科幻小说？来自新加坡国立大学、德州大学奥斯汀分校等多所顶尖院校的研究团队最近发布了一项颠覆性研究——DragandDropLLMs（DnD），这项技术真正实现了"拖拽式"的模型适配，让大模型的定制...

导语：一个爆款案例背后的「隐形推手」上周参加一个数字营销峰会，邻座的电商总监老王突然拍桌子：「妈的！传统SEO彻底废了！」他手机屏幕上，是公司最新的流量报表——百度搜索流量跌了42%，但一个陌生来源的流量暴涨300%，来源显示「AI推荐」。更诡异的是，这些用户几乎不看网页，直接通过ChatGPT或豆包的回答下单。「我们啥也没做啊？」老王挠头。直到服务商发来一份报告：他们官网一篇「2025母婴用品安全指南」被豆包收录，...

最近看到一组数据，惊讶于时代的变化总是猝不及防：•ChatGPT每个月有38亿次访问量，相当于全球一半人口都在用它。•71%的美国用户已经开始用AI搜索信息。•30%的年轻人直接把AI当成了主要信息来源。上面直白的数据，表明了一个事实：我们从搜索引擎时代，逐渐转向了AI生成时代。之前，每家公司都在熬夜研究百度收录，网站排名掉了几位而焦虑。现在的消费者已经不爱在搜索框里输入"北京最好的火锅店"了，他们直接问豆包："我在...

最近AI圈子里有两个词特别火：AIAgent和AgenticAI。乍一看好像就是一个词的不同写法，但实际上这两者有着天壤之别。说实话，连我这个在AI领域摸爬滚打多年的人，在很长一段时间里也没完全搞清楚它们的区别。直到前不久读了康奈尔大学刚发表的一篇重磅论文《AIAgentsvs.AgenticAI:AConceptualTaxonomy,ApplicationsandChallenges》，才算是彻底明白了。这种感觉就像是突然有人帮你把一团乱麻给理顺了，瞬间豁然开朗。如果非要用...

最近刷到了一篇来自CognitionAI的博客文章，看完之后我简直有种恍然大悟的感觉。这家公司你可能听说过，就是那个开发了明星AI编程助手Devin的团队。他们在这篇文章里直接开怼了一个在AIAgent领域特别流行的概念——多智能体架构，说得相当犀利："别再搞多智能体了！"读完这篇文章，我觉得有必要跟大家"叨叨"一下，因为这些观点可能会颠覆很多人对AIAgent架构设计的认知。为什么大家都在搞多智能体？现在一提到AIAgent，很多人第...

你有没有想过，当ChatGPT回答你的问题时，它的“大脑”里到底装了多少东西？最近，来自Meta、谷歌DeepMind、康奈尔大学等机构的研究人员发表了一项突破性研究，首次精确测量出了大语言模型的“记忆容量”。这项研究不仅揭示了AI学习的奥秘，还解释了许多我们日常使用中遇到的现象。什么是模型的“记忆”？想象一下你在准备考试。有些知识你是真正理解的，比如数学公式的推导原理，遇到新题目时你能灵活运用；而有些内容你只是死...

1.引言大型语言模型(LLMs)在训练过程中从庞大的知识语料库(如维基百科)中获取了大量的事实知识，并在各种自然语言任务中展现出卓越的性能。因此，LLMs常被视为支撑知识导向任务的知识库。然而，要有效利用这些模型中的知识，需要深入理解LLMs存储和管理事实知识的机制。这种理解对于模型编辑等任务至关重要，这些任务涉及修改模型中嵌入的知识。当前的研究主要集中在研究LLMs中嵌入的知识。这些工作将知识视为三元组(s，r，o)，...

上手体验了一波Manus，感觉没有鼓吹的那么神，也不能被贬的一无是处，感觉Manus更像是想博出名的秀才，有料，但过火了。下面通过一个Manus的个人使用案例讲讲，对于Manus的体验吧，力求既不迷信技术，也不排斥革新。根据我的任务，自动生成部署的网址：​​https:cshqyrrh.manus.space。​​通过亲手体验ManusAIAgent的惊人能力，我感受到它在任务自动化、效率提升上的颠覆性潜力，但也意识到，即便它智能如斯，局限与挑战依然...

引言可重复性是科学进步的基石，然而在机器学习领域，许多已发表论文并未附带相应的代码实现，阻碍了结果验证并延缓了科研进程。为了解决这一难题，KAIST与DeepAuto.ai的研究团队提出了PaperCoder——一种自动化框架，能够从机器学习研究论文中直接生成可执行的代码库。PaperCoder框架概述图1：PaperCoder的三阶段流程，展示了如何通过规划、分析和编码，将论文转换为完整的代码库。相比于依赖现有代码片段或API的传统方案，Pap...

简介学术写作对人工智能系统提出了独特的挑战，尤其是在准确且在上下文中适当整合引文方面。虽然大型语言模型（LLM）可以生成流畅的学术文本，但它们经常遭受引文幻觉——捏造或错误归属参考文献——这严重限制了它们在学术环境中的用途。论文“ScholarCopilot：训练大型语言模型以使用精确引文进行学术写作”介绍了一种旨在解决这些局限性的新型框架。ScholarCopilot由滑铁卢大学、卡内基梅隆大学和Vector研究所的研究人员开发...

近年来，大语言模型（LLM）像春笋般涌现，不仅能写文案、答问题、编代码，还能陪你聊天。但如果你深入接触，就会发现这些模型有一个“天生的短板”——它们不知道世界在今天发生了什么，也不能灵活地从外部获取信息。这就像你在问一个上知天文下知地理的老师问题，但他只看过2021年前的书，后面的都不知道。于是，RAG（RetrievalAugmentedGeneration）出现了，它的基本思想是：“我不知道不要紧，我去资料库里查一查。”但传统R...

介绍大型推理模型(LRM)在解决复杂问题方面表现出了令人印象深刻的能力，但它们常常难以处理人类凭直觉就能解决的简单任务。这种悖论是名为S1Bench的新基准测试的核心，该基准测试专门针对评估LRM中的“系统1”思维能力。与大多数侧重于复杂推理任务的现有基准测试不同，S1Bench考察了LRM如何有效地处理简单、直观的问题，这些问题应该只需要最少的思考。该基准测试表明，当前的LRM倾向于“过度思考”简单问题，从而导致效率低下...

1.RAG技术现状与核心挑战1.1技术架构解析RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系统采用双阶段架构：检索模块：基于稀疏检索（BM25）、密集检索（DPR、ANCE）或混合检索，使用FAISSHNSW构建向量索引生成模块：基于Transformer架构的预训练语言模型（如ChatGPT、Qwen），通过CrossAttention融合检索结果典型RAG伪代码示例retrieverDenseRetriever(indexfaissindex)generatorT5ForConditionalGeneration.frompretrained(...)defrag...