引言在科技與藝術不斷交融的時代，創意的碰撞總能帶來意想不到的驚喜。Labubu，這個由香港藝術家龍家升創造的森林精靈，以其獨特的“丑萌”形象和豐富的角色設定，在潮流玩具領域掀起了一陣熱潮，它有著9顆尖牙、歪斜笑容與超長獠耳，看似邪惡調皮卻心地善良，自2015年誕生后，迅速成為了年輕人收藏和追捧的對象。而Intel的哪吒開發套件，作為一款高性能、高擴展性的開源硬件平臺，以其強大的計算能力和豐富的接口，為開發者們...

在人工智能技術突飛猛進的當下，大型視覺語言模型（LVLMs）正以驚人的速度重塑多個領域的認知邊界。在自然圖像與視頻分析領域，這類模型依托先進的神經網絡架構、海量標注數據集與強大算力支持，已能精準完成物體識別、場景解析等高階任務。而在自然語言處理領域，LVLMs通過對TB級文本語料的學習，在機器翻譯、文本摘要、情感分析等任務上達到專業級水準，其生成的學術摘要甚至能精準提煉醫學文獻的核心結論。然而當技術浪潮涌...

近日，快手推薦模型團隊提出了一個端到端生成式推薦系統OneRec，該系統采用EncoderDecoder架構，引入了基于獎勵機制的偏好對齊方法，借助強化學習增強模型效果，可在獎勵模型引導下直接生成契合用戶偏好的視頻內容。通過極致的性能優化，OneRec在推薦模型FLOPs提升10倍的同時，大幅削減了通信和存儲等運營成本近90%。目前，OneRec已在快手快手極速版雙端承接25%的線上流量，帶動APP停留時長分別提升0.54%和1.24%。當生成式架構...

出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）告別政壇，馬斯克宣布要回歸“主線任務”了！在YCombinator的AI創業學校演講上，ElonMusk正式宣布要回到他真正關心的事上：AI、太空、人類的未來。他坦言AI才是影響人類最深遠的要素，并拋出一句極具畫面感的比喻：“我感覺，改革（美國）政府就像在清理一個滿是針頭、排泄物和垃圾的海灘。你本想清理這個海灘，但此時卻有一堵一千英尺高的“AI海嘯”正要襲來——那在這種情況下，清潔海灘...

 就在今天凌晨，曾經一碼難求的ManusAI，宣布向所有Windows用戶敞開了大門。之前還需要蹲守邀請碼、甚至被炒至上萬元的神秘Agent，現在只需輕點安裝，就能常駐桌面，接管從PPT制作、數據分析到代碼編寫的繁雜工作。  作為國內團隊打造的全球首款通用AI智能體，Manus自今年3月問世便引爆科技圈。 與傳統聊天式AI最大的區別在于，它不僅能回答問題，更能直接交付完整成果：只需丟給它一個執行目標，他就能在...

編者按：人工智能真的已經深入我們的日常生活了嗎？當我們還在討論AI技術的潛力時，是否忽略了一個更為重要的事實——AI的實際使用量可能遠超我們的想象？以Google為例，其AI交互處理的token數量從2024年4月的9.7萬億激增至2025年4月的480萬億以上，月處理量正快速逼近1千萬億的驚人規模。與此同時，微軟AzureAI服務單季度處理超過100萬億token，同比增長5倍，而OpenAI、字節跳動、百度等公司也都達到了日均萬億token的處理量級...

最近關于AI大模型應用落地到底選用單智能體架構還是多智能體架構？業界爭論很多，特別是Anthropic公司和Devin公司分別主張和使用了不同的智能體架構設計路線，Anthropic公司認為多智能體架構才是AI大模型應用擴展性能的關鍵，詳見《??性能提升90%，Anthropic首次公開多智能體架構構建全流程????》，而Devin公司認為：“Don'tBuildMultiAgents.”，并直接批評OpenAI和微軟的開發框架Sarm和AutoGen方向搞錯了，詳見《???...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2506.10395亮點直擊解耦視覺編碼架構：首創分任務設計視覺編碼器，解決理解與生成的固有矛盾。三階段漸進訓練：通過數據分層優化，實現細粒度多模態對齊與強指令跟隨能力。任務協同效應：首次揭示圖像理解與生成在統一框架中的相互增強作用。開源組件高效整合：巧妙結合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出色總結速覽解決的問題統一多模態模型的性能差距...

開篇大型語言模型（LLMs）隨處可見，從日常應用到高級工具都可以看到他們的身影。雖說使用起來很容易，但如果要運行自己的模型就是另外一回事了。比如對模型進行微調并處理了一些隱私敏感數據，復雜性就會增加。在這篇文章中，我們將分享在構建我們自己的LLM推理系統時所學到的知識。我們將涵蓋存儲和部署模型、設計服務架構以及解決路由、流式傳輸和管理微服務等現實問題。這個過程涉及挑戰，但最終，我們建立了一個可靠的系統...

近年來，大語言模型(LLM)領域出現了一個引人注目的發展趨勢：研究人員開始轉向具有亞二次復雜度的循環模型架構，如Mamba、RWKV和RecurrentGemma等。這些模型在處理長上下文時展現出顯著的效率優勢，相比傳統Transformer架構的二次方復雜度，它們能夠以更低的計算成本處理更長的序列。然而，這些循環模型存在一個關鍵的局限性：固定大小的循環記憶容量。來自特拉維夫大學、IBM研究院和MITCSAIL的研究團隊在最新論文《溢出預防增...

最近在看編譯器的書籍，想從0開始寫一個簡單的自制編程語言練練手，但是同時想到自己現在手頭有ChatGPT，于是萌生想法：如果我了解編譯器整個設計過程，為什么我還需要重頭開始寫編譯器呢？為何不直接將整個實現思路給到GPT，讓GPT幫我實現代碼，我只需要考慮如何設計詞法和語法，如何優化等過程即可，說干就干，于是開始《ChatGPTAI自制編程語言》系列文章。1、試驗在驗證《AI自制編程語言》之前，我在想整個流程是否按照想法...

OpenAI即將發布搜索引擎產品的消息，一經曝出便霸榜多日，各種分析文章紛至沓來。在媒體報道中，這是一款可能叫作SearchGPT或Sonic的基于ChatGPT的AI搜索引擎。更多的解讀則是OpenAI也盯上了搜索引擎這塊蛋糕，即將攻入谷歌搜索腹地。以大語言模型重構搜索引擎不只是科技巨頭的堅持，也是創業公司的新領地，更是大模型落地的場景首選。創業型AI搜索產品，國外已經有Perplexity、ArcSearch、AndiSearch、Metaphor、Brave、Phind...

6月18日凌晨，微軟研究院發布三篇突破性論文，正式公開rStarMath、LIPS、CPL三大算法，直擊大語言模型（LLM）的核心痛點——數學推理與邏輯鏈能力不足。這些算法不僅適用于百億參數大模型，也能顯著提升小模型的推理性能，被業界稱為“推理增強三件套”。一、rStarMath：用蒙特卡洛樹搜索實現“深度思考”核心思想：將蒙特卡洛樹搜索（MCTS）與代碼驗證結合，讓大模型像人類一樣“反復推演再下結論”。技術亮點：代碼增強的思維...

在人工智能從單一模型走向復雜協作的時代，多代理系統（MAS）正成為破解高難度任務的關鍵鑰匙。本文聚焦從理論到代碼的全流程實踐，深度解析如何通過模塊化設計讓多個智能體協同完成復雜目標。你將學會：三大核心組件（模型選型、工具集成、指令配置）如何支撐代理邏輯；兩種經典架構模式（Supervisor集中管理與Swarm分布式協作）的適用場景與代碼實現；消息流轉、層級管理、流式輸出等工程化細節的落地技巧；隱藏挑戰與行業標...

在基于大模型的Agent中，長期記憶的狀態維護至關重要，在OpenAIAI應用研究主管LilianWeng的博客《基于大模型的Agent構成》中，將記憶視為關鍵的組件之一，下面我將結合LangChain中的代碼，分享7種不同的Agent記憶維護方式在不同場景中的應用。獲取全量歷史對話在電信公司的客服聊天機器人場景中，如果用戶在對話中先是詢問了賬單問題，接著又談到了網絡連接問題，ConversationBufferMemory可以用來記住整個與用戶的對話歷史，可...

電子科技大學研究人員的論文《InPK:InfusingPriorKnowledgeintoPromptforVisionLanguageModels》提出了一種新穎的方法，即通過將先驗知識融入到視覺語言模型（VLM）的提示中，以提升模型在零樣本和少樣本視覺識別任務中的性能。本文將結合論文詳細介紹InPK的技術原理、實現方法、實驗結果及其在視覺語言模型領域中的意義。背景近年來，在大型圖像文本數據集上預訓練的視覺語言模型（VLM），例如CLIP，已經在各種下游任務中展現...

“ReAct思考和行動，既是一種方法論，也是一種范式，更是一種提示詞模板，還是一種Agent智能體的開發方式。”目前基于大模型構建上層應用，其中很大的一個問題就是大模型的能力不足，特別是在復雜場景下的邏輯思維能力，明顯存在嚴重的缺陷；而且由于安全性問題，大模型整體運行過程是一個黑盒模型，我們并不知道其內部到底是怎么運作的。因此，這時就需要一種方式讓大模型給出具體的思考和行動過程，一是為了弄明白大模型是怎...

在構建多AI智能體系統架構時，許多現有的框架并不理想，通過我們自己的實踐經驗和試錯，提出了一些構建AI智能體的原則，并解釋了為什么一些看似吸引人的想法在實際中可能并不好用。在這篇文章中，我將分享以下內容：上下文工程的原則構建長期運行AI智能體的架構設計應用這些架構設計原則下文詳細剖析之。1、上下文工程的原則我們先來談談以下原則：共享上下文行為隱含決策為什么需要原則？HTML于1993年問世。2013年，Facebook向...

Anthropic6月13日分享了關于構建多智能體系統的架構設計，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，也就是Claude目前內置的Research功能。整個內容干貨滿滿，涵蓋了架構設計、Prompt提示詞工程、效果評估，以及在生產環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、多智能體系統的優勢為什么不用單個強大的AI智能體，而是要搞復雜的“多智能體”架構呢？...

在當今快速發展的AI領域，多智能體架構正逐漸成為解決復雜任務的強大工具。從簡單的單智能體系統到復雜的多智能體協同，我們看到了AI在任務管理、資源分配和決策效率上的巨大潛力。今天，就讓我們深入探討多智能體架構的魅力，看看它是如何通過不同的模式和策略，為我們的生活和工作帶來變革的。一、單智能體與多智能體架構：選擇適合的路徑在AI的世界里，單智能體架構就像是一個“全能型選手”，它試圖用一個智能體來完成所有...