編輯云昭出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）“我們用AI來做代碼審查，結(jié)果它比我老板還話多。”——這句話可能是很多開發(fā)者的真實寫照。最近，一篇名為《HowwemadeourAIcodereviewerstopbeingsonoisy》的博客引發(fā)了熱議。作者是一位創(chuàng)業(yè)公司的創(chuàng)始人，PaulSangleFerriere，這家公司致力于打造一個AI原生的Github。這篇文章里講述了他們團隊如何優(yōu)化一個AIAgent，讓它在PR審查中少說廢話。雖然有一些觀點和做法值得借鑒。但是...

“不同的模型可能具有完全不同的風(fēng)格表現(xiàn)，而不同的風(fēng)格適合不同的應(yīng)用場景。”在之前的文章中說過，要把大模型當(dāng)做一個人；不同的模型就是具備不同能力的人，有“人”擅長寫作，有“人”擅長繪畫，還有人擅長邏輯推理。而在最近使用chatGPT和DeepSeek的過程中發(fā)現(xiàn)，兩個模型在相同的領(lǐng)域內(nèi)擁有完全不同的表現(xiàn)；DeepSeek就像一臺嚴密的機器，擅長處理復(fù)雜的任務(wù)；而chatGPT更像一個有感情的人，更擅長人類情感方面的處理，比如...

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）早已不僅僅是數(shù)學(xué)家的玩具，它們已廣泛應(yīng)用于語音識別、圖像分類、語言理解乃至戰(zhàn)略博弈等高復(fù)雜度任務(wù)中。在許多感知任務(wù)上，它們甚至趕超了人類的表現(xiàn)。這也引出了一個令人著迷的問題：這些“聰明”的機器到底在多大程度上理解世界的方式與我們?nèi)祟愵愃疲空窃谶@樣的背景下，認知神經(jīng)科學(xué)與人工智能研究者的目光開始聚焦于“表征對齊”（representationalalignment）這一核心問題。所謂表征，是指系統(tǒng)內(nèi)...

OCR錯誤在RAG流程中級聯(lián)，將嚴重影響人工智能系統(tǒng)的性能。擁有2.56億個參數(shù)的SmolDocling能夠?qū)崿F(xiàn)對文檔的整體化處理，進而生成結(jié)構(gòu)化輸出，有效提升了RAG的效果。當(dāng)人們探討如何讓人工智能系統(tǒng)更好地從文檔中查找和使用信息時，通常關(guān)注的是令人矚目的算法和前沿的大型語言模型。但問題是：如果文本提取的質(zhì)量很差，那么后續(xù)的努力都將付諸東流。本文探討OCR質(zhì)量如何影響檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)，尤其是在處理掃描文檔和PDF文...

當(dāng)AI擁有郵箱權(quán)限、目標(biāo)驅(qū)動和自主行動能力時，它是否還會永遠“聽話”？Anthropic最新研究表明，16款主流大模型在面對“生死存亡”時，可能會選擇對抗其創(chuàng)造者。這不是反烏托邦小說，而是正在逼近的現(xiàn)實邊界。驚現(xiàn)“數(shù)字內(nèi)鬼”：實驗揭示三類危險行為研究團隊在模擬企業(yè)環(huán)境中，對包括Claude、GPT4.1、Gemini2.5Flash、DeepSeekR1、Grok3Beta等在內(nèi)的16款LLM進行壓力測試，賦予它們?nèi)缦聶?quán)限：自主讀取公司機密郵件無需人類審批...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2506.18899項目鏈接：https:filmasterai.github.ioFilMaster生成的視頻樣本亮點直擊一種融合電影原則的新型系統(tǒng):提出FilMaster，首個基于AI的綜合性電影生成系統(tǒng)，明確圍繞電影原則設(shè)計，以指導(dǎo)鏡頭語言和電影節(jié)奏。它填補了從劇本到成片的鴻溝。從真實電影中學(xué)習(xí)攝影技術(shù):提出一種新穎的多鏡頭協(xié)同RAG鏡頭語言設(shè)計模塊，從大量真實電影中學(xué)習(xí)攝影模式，生成連貫且富有表現(xiàn)力的視覺效果，實現(xiàn)多鏡...

在人工智能的世界里，每一次技術(shù)的突破都可能引發(fā)一場新的變革。今天，我們要聊的主角是一個人工智能公司MiniMaxAI，它剛剛推出了一款大規(guī)模開源推理模型——MiniMaxM1。這款模型不僅在技術(shù)上取得了重大突破，更在開源領(lǐng)域樹立了新的標(biāo)桿。接下來，就讓我們一起深入了解MiniMaxM1的亮點，以及它背后的MiniMaxAgent，看看它們究竟有多厲害！一、MiniMaxM1：開源大模型的新標(biāo)桿（一）什么是MiniMaxM1？MiniMaxM1是由上海的人工智...

我發(fā)現(xiàn)用n8n搭建一些實用場景的門檻還是有點高的。即便現(xiàn)在用AI能生成80%，但是剩下的20%對于大部分初學(xué)者來說還是相對困難。目前來說最簡單的就是找別人已經(jīng)調(diào)試、驗證過的工作流模板，拿過來直接導(dǎo)入就能用（最多在配置一下某些App的憑證）所以，我最近在n8n的2598個模版中篩選了10個最熱超高、非常實用的、又極具代表性的工作流模板，覆蓋各種場景。絕對新，基本都是今年內(nèi)新開發(fā)的模板，而且完全免費！這10個工作流既然能被...

本文首先分享AI智能體的3階段架構(gòu)設(shè)計演進：LLMAgent、AIAgent、MutiAgent。然后對比剖析AI智能體的3大關(guān)鍵技術(shù)：FunctionCalling、MCP、A2A。下文詳細剖析之。1、AI智能體3階段架構(gòu)設(shè)計演進AI智能體架構(gòu)設(shè)計階段一、LLMAgent自2023年大模型興起后，AI智能體作為新興事物迅速激發(fā)了大眾的濃厚興趣。鑒于泛娛樂場景最能吸引C端用戶的關(guān)注，這一階段的智能體多以社交和娛樂為切入點。借助提示詞工程為智能體注入靈魂（即設(shè)定人設(shè)...

在當(dāng)今快速發(fā)展的AI領(lǐng)域，多模態(tài)大語言模型（MLLMs）正逐漸成為行業(yè)的焦點。這些強大的AI系統(tǒng)能夠處理和生成多種類型的數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、音頻、視頻等，為各個行業(yè)帶來了前所未有的機遇。而Meta在2025年初推出的LLaMA4，無疑是這一領(lǐng)域的重大突破，它不僅引入了多模態(tài)能力，還通過“專家混合”架構(gòu)實現(xiàn)了前所未有的計算效率和模型規(guī)模。一、LLaMA4：多模態(tài)大語言模型的里程碑LLaMA4是Meta在大語言模型領(lǐng)域的最新力作，它首...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2506.10395亮點直擊解耦視覺編碼架構(gòu)：首創(chuàng)分任務(wù)設(shè)計視覺編碼器，解決理解與生成的固有矛盾。三階段漸進訓(xùn)練：通過數(shù)據(jù)分層優(yōu)化，實現(xiàn)細粒度多模態(tài)對齊與強指令跟隨能力。任務(wù)協(xié)同效應(yīng)：首次揭示圖像理解與生成在統(tǒng)一框架中的相互增強作用。開源組件高效整合：巧妙結(jié)合CLIP、擴散模型和LLM，平衡性能與計算成本。Pisces在圖像生成和理解方面都表現(xiàn)出色總結(jié)速覽解決的問題統(tǒng)一多模態(tài)模型的性能差距...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2506.10395亮點直擊解耦視覺編碼架構(gòu)：首創(chuàng)分任務(wù)設(shè)計視覺編碼器，解決理解與生成的固有矛盾。三階段漸進訓(xùn)練：通過數(shù)據(jù)分層優(yōu)化，實現(xiàn)細粒度多模態(tài)對齊與強指令跟隨能力。任務(wù)協(xié)同效應(yīng)：首次揭示圖像理解與生成在統(tǒng)一框架中的相互增強作用。開源組件高效整合：巧妙結(jié)合CLIP、擴散模型和LLM，平衡性能與計算成本。Pisces在圖像生成和理解方面都表現(xiàn)出色總結(jié)速覽解決的問題統(tǒng)一多模態(tài)模型的性能差距...

1.背景1.1AI芯片設(shè)計的當(dāng)前挑戰(zhàn)與新興計算范式概覽人工智能（AI）的飛速發(fā)展，特別是以Transformer為代表的深度學(xué)習(xí)模型的廣泛應(yīng)用，對計算硬件提出了前所未有的要求。傳統(tǒng)的馮·諾依曼架構(gòu)在處理這些大規(guī)模、高并行的AI負載時，其性能和效率日益受到“功耗墻”（powerwall）和“架構(gòu)墻”（architecturewall）的根本性制約。隨著模型規(guī)模的持續(xù)膨脹，其計算復(fù)雜度和內(nèi)存需求呈爆炸式增長，這迫使學(xué)術(shù)界和工業(yè)界必須跳出傳統(tǒng)思維...

Anthropic6月13日分享了關(guān)于構(gòu)建多智能體系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計，幾乎是毫無保留地展示了如何從零開始打造一個強大的多智能體（MultiAgent）DeepResearch系統(tǒng)，也就是Claude目前內(nèi)置的Research功能。整個內(nèi)容干貨滿滿，涵蓋了架構(gòu)設(shè)計、Prompt提示詞工程、效果評估，以及在生產(chǎn)環(huán)境中可能遇到的各種問題，可以說毫無保留。下文對要點詳細剖析。1、多智能體系統(tǒng)的優(yōu)勢為什么不用單個強大的AI智能體，而是要搞復(fù)雜的“多智能體”架構(gòu)呢？...

前天深夜，MiniMax正式發(fā)布視頻生成模型Hailuo02（海螺02），憑借驚人的物理特效，為視頻生成領(lǐng)域帶來了新的突破。  在ArtificialAnalysisVideoArena最新排名中，Hailuo02一舉拿下全球第二，將谷歌Veo3、快手可靈2.0等巨頭甩在身后。  值得一提的是，榜單前五名中，中國AI就占了四席——字節(jié)跳動Seedance1.0、MiniMaxHailuo02、快手可靈、生數(shù)科技。 極限物理表現(xiàn)驚艷全網(wǎng) 官方發(fā)布的預(yù)覽視頻呈...

核心速覽多模態(tài)大型語言模型（MLLMs）在理解常見視覺元素（如風(fēng)景、家居用品和公共事件）方面展現(xiàn)了令人印象深刻的能力，這主要歸功于其大規(guī)模數(shù)據(jù)集和先進的訓(xùn)練策略。然而，由于醫(yī)學(xué)場景中的數(shù)據(jù)和任務(wù)與一般領(lǐng)域存在固有差異，它們在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的有效性仍然有限。具體來說，現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)MLLMs面臨以下關(guān)鍵限制：（1）對醫(yī)學(xué)知識（超出影像學(xué)范圍）的覆蓋有限；（2）由于數(shù)據(jù)策展流程不佳，容易產(chǎn)生幻覺；（3）缺乏針對復(fù)雜醫(yī)學(xué)...

2025年的RAG大反思我們的目標(biāo)不是抨擊RAG（它仍有其用武之地！），而是通過一個實際案例來探索2025年的技術(shù)趨勢。我們將構(gòu)建一個傳統(tǒng)上會使用RAG的系統(tǒng)，但采用一種完全不同的、越來越流行的方法。通過本文，你將了解：?為什么“直接訪問源數(shù)據(jù)”的方法（gotosource）因工具調(diào)用（toolcalling）和模型上下文協(xié)議（MCP）而逐漸受到關(guān)注。?RAG仍然適用的場景（劇透：比你想象的少）。?如何構(gòu)建一個用戶喜愛的實用替代方案。?...

Claude現(xiàn)在擁有研究功能[1]，可以在網(wǎng)絡(luò)、GoogleWorkspace和任何集成中進行搜索，以完成復(fù)雜的任務(wù)。這個多智能體系統(tǒng)從原型到生產(chǎn)的旅程教會了我們關(guān)于系統(tǒng)架構(gòu)，工具設(shè)計和prompt工程的關(guān)鍵教訓(xùn)。多代理系統(tǒng)由多個代理（LLMs在循環(huán)中自主使用工具）組成。我們的研究功能涉及一個代理，它根據(jù)用戶查詢計劃研究過程，然后使用工具創(chuàng)建同時搜索信息的并行代理。具有多個代理的系統(tǒng)在代理協(xié)調(diào)、評估和可靠性方面引入了新的挑戰(zhàn)。...

一、為什么你的智能音箱總像個"失憶癥患者"？"嘿，Siri，推薦一部類似《星際穿越》的電影。""為你推薦《變形金剛》系列，科幻動作大片哦～"如果這樣的對話讓你血壓飆升，別急，這不是你的錯覺。現(xiàn)在的AI助手就像剛認識三天的室友：表面客氣，實則對你的喜好只有模糊的"大眾印象"。它們要么用一套模板應(yīng)付所有人（比如永遠推薦熱門電影），要么像金魚一樣只有七秒記憶——上次你明明說過討厭機器人題材，這次依然給你推《變形金...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.04158項目主頁：https:cvpr2025jarvisir.github.ioGithub倉庫：https:github.comLYL1015JarvisIRHuggingfaceOnlineDemo:https:huggingface.cospacesLYL1015JarvisIR背景與動機在自動駕駛等現(xiàn)實應(yīng)用場景中，視覺感知系統(tǒng)常常受到多種天氣退化（如雨、霧、夜間、雪）的影響。傳統(tǒng)的單任務(wù)方法依賴特定先驗知識，而allinone方法只能解決有限的退化組合同時又存在嚴重的領(lǐng)域差異，難以應(yīng)對復(fù)雜的...