FoundationAgent不再將智能體視為LLM的簡單應用，而是將其看作一個由認知、記憶、學習、感知、行動等多個核心組件構成的復雜、有機的系統。其核心意義在于提供了系統性框架，強調了自主性，關注協作與生態，并突出了安全與對齊。然而，實現這一愿景也面臨著技術復雜度高、需要龐大計算資源、評估困難、自進化可控性問題以及安全與對齊的根本性難題等巨大挑戰。論文鏈接：https:arxiv.orgabs2504.01990隨著FoundationAgent能力的...

本文介紹了OpenAI公司最新推出的多模態語言模型gptimage1，該模型能夠生成高質量圖像并融入現實世界知識。還闡述了gptimage1的關鍵特性、可用性、定價、訪問方式及其在實際應用中的圖像生成和編輯方法。最后通過代碼示例，展示了如何使用gptimage1API根據文本提示生成和編輯圖像。OpenAI公司的ChatGPT在引入圖像生成模型之后，迅速在互聯網上風靡。人們被其能夠生成“吉卜力風格”自畫像的能力所吸引，還能將個人回憶轉化為動畫...

我一直在嘗試將Cursor作為開發工具使用，它在日常工作中意外地帶來了顯著幫助。它不僅會編寫代碼，還能理解上下文，在合適的時機給出建議，甚至預判我接下來的操作意圖。在看到HerokuMCPServer的公告時，我不禁心生好奇。也許Cursor不僅能夠編寫代碼，還可通過聊天提示詞和響應來構建應用并部署至Heroku？我決定試試看。本文中，我將演示如何使用Cursor結合新的MCP集成，構建一個簡單的SvelteKit應用并部署到Heroku。那么，整個...

今天給大家分享一篇非常出色的綜述論文，總結了當前MultiAgentEmbodiedAI（多智能體具身智能）的研究進展。這篇文章不僅回顧了超過300篇相關論文，還從多個角度探討了這個快速演化的領域將如何影響我們對智能體未來的構建方式。為什么MultiAgentEmbodiedAI很重要？當前的大多數研究仍然集中在單一智能體的范式上。但我們所生活的真實世界卻遠比“一個智能體”復雜得多——它是開放的、異質的、動態變化的。這篇綜述論文強調了協...

從本篇開始我將會給大家詳細的講解神經網絡以及最經典的卷積神經網絡。我們都知道神經網絡是機器學習的一個分支，而神經網絡的延伸和豐富又形成了一個新的學科：深度學習。深度學習目前主要應用在計算機視覺領域，也就是對圖片的識別檢測和分類。但是既然是圖像處理，處理結果就會受到一下幾個因素的影響：1.照射角度改變拍照的角度，改變物體的位置，要求能夠識別????2.光照強度上圖中亮度強的白貓可以一眼識別，而亮度低...

OpenAIo1和DeepSeekR1，通過獎勵驅動的學習，而無需依賴于明確的逐步監督，在邏輯推理和迭代推理方面取得了顯著的成果。使用RL訓練能夠更有效地搜索相關信息的策略模型。例如，SearchR1、R1Searcher和ReSearch等模型都嘗試通過強化學習來提升模型的搜索能力。這些方法通常使用靜態的本地文本語料庫，如維基百科，無法捕捉到現實世界交互的復雜性。DeepResearcher引入了與商業搜索引擎（如谷歌）的實時交互，使得模型能夠在接近...

根據谷歌官方的描述，在代碼能力、多模態能力方面顯著增強，特別是交互式Web應用程序，也就是說，現在你可以用這個模型去做各種動態網頁，甚至可以直接復刻。優勢主要體現在前端和UI開發、基本編碼任務以及創建Agent工作流。本次測評主要聚焦于編程、推理能力以及多模態理解能力方面。一、編程能力非常善于處理代碼疑難問題。首先在前端Web開發方面表現優秀，并且已經支持cursor的代碼編程。Gemini2.5Pro模型目前在WebDevArena...

《將人工智能安全視為全球公共產品的影響、挑戰與研究重點》由牛津未來研究院發布，眾多機構的專家共同撰寫。報告指出，隨著AI發展，其安全問題成為關鍵挑戰，探討將AI安全視為全球公共產品的意義、挑戰與研究方向。報告分析了全球公共產品的概念，指出AI安全在技術、知識和制度層面具有公共產品特性，但面臨平衡責任與問責、安全與能力糾纏、發展公平性等問題。不同國際聲明對AI安全作為全球公共產品的理解存在差異，反映出AI...

論文閱讀該論文提出了一種知識圖譜提示（KGP）方法，以構建正確的上下文來提示LLMs進行MDQA，該方法包括一個圖構建模塊和一個圖遍歷模塊。在圖構建方面，創建了一個跨越多文檔的知識圖譜（KG），邊表示段落或文檔結構之間的語義詞匯相似性。在圖遍歷方面，我們設計了一個基于LLMs的圖遍歷代理，該代理在節點間導航并收集支持性段落，以幫助LLMs進行MDQA。所構建的圖作為全局規則器，調節段落之間的過渡空間并減少檢索延遲。同時...

目前，Transformer模型展現出了強大的性能。而了解Transformer模型的參數量對于評估模型的規模、復雜度以及計算資源需求等具有重要意義。下面將詳細闡述如何計算Transformer模型的參數量。一、Transformer模型的基本結構回顧Transformer模型主要由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）組成。其中，編碼器包含多個相同的層級，每個層級包括多頭自注意力機制（MultiHeadSelfAttention）和前饋神經網絡（FeedForwardNeuralNetwork...

從智能對話到圖像生成，從文本創作到數據分析，大模型的應用場景無處不在。然而，對于初入大模型領域的小白來說，面對眾多的專業術語和復雜的概念，可能會感到無從下手。別擔心，本文為你整理了大模型基礎知識點近100個名詞解釋，助你輕松開啟大模型的學習之旅！一、模型架構與基礎概念1.LLM（大語言模型，LargeLanguageModel）基于海量文本數據訓練的深度學習模型，如GPT系列、BERT等，能夠理解和生成自然語言文本，完成復雜對...

編輯｜云昭12個小時前，Cursor給出了一波有力的回擊！簡化定價邏輯、后臺并行代理、多代碼庫工作區、聊天markdown導出、新Tab模型……這波Cursor0.50的更新，堪稱年內最重磅。要問AI編碼產品如何演進？Cursor不得不看。無論是編輯代碼、改PR、跑代理，還是多項目協同，這次統統升級到位！話不多說，這就為大家呈上一手的更新。1.定價更簡單，Max模式全面開放Cursor終于把復雜的定價邏輯理順了！這也是用戶反饋中較集中的訴求之...

前幾天SpringAI迎來了其1.0.0版本的第七個里程碑（Milestone7）的發布。緊接著下個月，我們將迎來RC1（ReleaseCandidate1）版本，隨后便是正式版（GA，GeneralAvailability）的發布。對于Java開發者社區而言，這無疑是一個備受期待的喜訊！1、SpringAI框架介紹SpringAI是一個用于AI工程的應用框架。它的目標是將Spring生態系統中的一些設計原則，比如：可移植性和模塊化設計，應用到AI領域。它還推動在AI領域使用簡單的Java對象...

前言由于在Macmini上部署ComfyUI踩了不少坑，所以本章內容將部署過程和注意事項進行了整理記錄，以便方便未來的復用。目標目標1：在Macmini上通過ComfyUI+Flux模型，實現文生圖片的功能。目標2：將服務整合進Dify平臺，實現對模型能力的統一管理。1.本地部署步驟為了實現上述目標1，需要完成以下步驟：下載并安裝ComfyUI下載并安裝ComfyUIManager下載并安裝ComfyUIKJNode下載并配置Flux模型配置文生圖片工作流具體操作步驟如下...

編輯｜云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）剛剛，MistralAI放大招了！沉寂許久后，這家公司推出了MistralMedium3，這是一款全新級別的AI模型，聲稱能夠平衡SOTA性能和成本效益，同時在基準測試中勝過Meta的Llama4Maverick等競爭對手，成本卻降低了一個數量級，甚至低于DeepSeek。各位不妨速覽一下亮點：SOTA（當前最強）性能，在編程、跨模態理解等專業場景表現領先成本降低8倍更簡化的部署方式，助力企業加速應用1.性能...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2505.04512項目鏈接：https:hunyuancustom.github.io亮點直擊多模態條件融合:首次實現圖像、音頻、視頻、文本四模態聯合驅動的定制視頻生成，突破傳統單模態（如圖像）限制。身份一致性強化:通過時序拼接和跨幀特征增強，顯著提升生成視頻中主題的ID一致性，優于開源和商業模型。模塊化條件注入:提出AudioNet和視頻Patchify對齊等獨立模塊，實現多模態條件的高效解耦與融合，兼顧靈活性與性能。效...

本文詳細介紹Transformer模型中控制文本生成的關鍵參數，包括溫度、TopK和TopP采樣、重復懲罰等，并探討這些參數對生成文本質量的影響及針對不同應用的調整方法。Transformer模型是當今NLP任務的標準模型。幾乎所有NLP任務都涉及文本生成，但文本生成并非模型的直接輸出。你可能希望模型能夠幫助你生成連貫且與上下文相關的文本。雖然這在一定程度上與模型的質量有關，但生成參數也對生成文本的質量起著至關重要的作用。在本文...

在當今的AI時代，你是否想過，如果AI能夠每次都從全球知識中精準地提取完美答案，那會是怎樣的體驗？檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration，簡稱RAG）正是實現這一目標的幕后英雄。從ChatGPT引用來源的能力到企業AI掃描數千份文件，RAG為語言模型提供了現實世界的根基。然而，RAG并非“一刀切”的解決方案。隨著時間的推移，AI研究人員設計了多種專門的RAG架構，每種架構都針對不同的現實世界瓶頸進行了優化，比如幻覺、...

引言：AI工具調用的變革之路在人工智能飛速發展的今天，AI代理（AIAgents）已經成為我們生活中不可或缺的一部分。從智能客服到代碼助手，從企業知識管理到個人生產力提升，AI代理的應用場景無處不在。然而，在AI代理與外部工具和數據源集成的過程中，一直存在著一個亟待解決的問題：如何實現高效、安全、可擴展且易于維護的工具調用？傳統的方法往往依賴于臨時的、特定于模型的集成方式，這不僅導致代碼庫碎片化，還增加了維護...

AI改變了我們和數據打交道的方式。現在隨便問一句：“顯示第二季度各地區的銷售趨勢”，幾秒鐘內就能得到結果。聽起來是不是很酷？但現實往往沒有那么理想。很多時候，當你看到AI返回的SQL查詢結果時，心里可能只有一個念頭：這結果不對啊。數據不一致、邏輯混亂、關聯錯誤……原本期待AI能幫你快速搞定數據庫查詢，結果卻變成了“一邊生成一邊查錯”的重復勞動。這不是夸張，而是很多企業在使用大模型進行數據分析時的真實寫照...