編者按：本文深入探討了如何通過優化動態上下文信息（DynamicContext）來提升AIAgents的工作效率和準確性。文章首先概述了五種常見的技術策略，包括信息標識(MessageLabeling)、針對不同需求設定不同上下文、優化系統提示詞(SystemPrompts)、精簡RAG系統中冗余信息，以及其他處理上下文的高級策略。隨后，作者分享了一些技術實施細節和經驗教訓，這些教訓雖然源自與Multiagent團隊在實際生產環境中的長期合作實踐，但對于single...

今天凌晨，谷歌更新了Gemini2.5系列模型：Gemini2.5Pro、Gemini2.5Flash發布正式版并進入穩定運行階段，并推出Gemini2.5FlashLite預覽版。  Gemini2.5FlashLite在在編程、數學、科學、推理和多模態基準測試中，全面超越了2.0FlashLite，廣泛任務延遲低于2.0FlashLite和2.0Flash。谷歌稱這一模型為其最經濟實惠、速度最快的2.5系列模型。  并且，它在翻譯和分類等高容量、延遲敏感的任務中表現尤為出色。在...

前不久，扎克伯格花148億美元收購了一家初創企業——ScaleAI。手筆之大，堪稱目前AI領域最大一筆投資之一。而這家公司的創始人，是一名年僅28歲的天才華裔亞歷山大·王。  他出生在新墨西哥州一個學術氛圍濃厚的家庭中，19歲時，已憑借超凡的計算機天賦在麻省理工學院嶄露頭角，成為硅谷獵頭們競相追逐的對象。但這位天才少年卻如同曾經的科技神話比爾蓋茨，選擇了一條出人意料的道路：中斷學業，創立了專注數據標注...

編者按：我們今天為大家帶來的這篇文章，作者的觀點是：只有深入理解AI編程工具的底層原理和能力邊界，才能真正駕馭這些工具，讓它們成為提升開發效率的“外掛神器”。本文從LLM的基礎工作機制出發，解釋了Cursor等工具本質上是VSCode的復雜封裝，通過聊天界面、工具集（如readfile、writefile等）和精心設計的提示詞來實現智能編程輔助。作者還逐行解析了Cursor的系統提示詞，分析了其中的工程設計細節。此外，作者還提供了制...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2505.24873項目鏈接：https:minimaxremover.github.io亮點直擊提出了一種輕量且高效的基于DiT的視頻目標移除架構。MiniMaxRemover。受到“文本提示并不適合目標移除任務”這一觀察的啟發，用可學習的對比tokens（contrastivetokens）替代了文本條件，用于控制移除過程。這些tokens被直接集成到自注意力流中，能夠移除預訓練視頻生成模型中的所有交叉注意力層。在第一階段中，本文模型參數更少，并...

本文旨在全面介紹開源框架Titans。Titans是一種為LLM配備受人類啟發的記憶的新架構，它能夠在測試期間進行自我學習和更新。本文要討論什么內容？Meta公司努力開發出的CoCoMix（ContinuousConceptMixing：連續概念混合，出自??Jihoon等人2025年發表的論文??，見【引文1】）框架實現了概念學習，即學習單詞背后的概念而不是僅僅預測下一個標記，從而使其具有極強的可操控性和可解釋性。?但是，依然存在一個核心問題：即使是...

編輯｜云昭當地時間本周二，亞馬遜首席執行官AndyJassy在給員工的一份備忘錄中表示：Agent化的未來，對亞馬遜而言格外重要；接下來幾個月，我們會進一步加碼，讓開發Agent變得更容易。而同時，生成式AI和Agent的落地公司的工作方式必然發生改變。“某些崗位會減少，新的崗位也會出現。具體最終會是怎樣的平衡還不好判斷，但可以確定的是，未來幾年，隨著AI大規模應用，我們的企業職能員工數量將有所下降。”Jassy表示自己在28年...

《人工智能智能體協議調研》是上海交通大學楊映璇、柴華燦、宋遠逸等學者撰寫的一項綜合性研究報告。該報告首次對現有的AI智能體協議進行了全面分析，提出了一個系統的二維分類框架，區分了面向上下文的協議與智能體間協議，以及通用型與特定領域的協議。報告指出，隨著大型語言模型(LLM)的快速發展，LLM智能體已在客戶服務、內容生成、數據分析和醫療等多個行業廣泛部署，但由于缺乏標準化的通信協議，使智能體之間難以有效協...

在大語言模型（LLMs）的發展歷程中，「規模效應」始終是性能提升的核心驅動力。從GPT3的1750億參數到GPT4的萬億級架構，模型通過海量文本的「下一個token預測」任務（NTP）學習語言規律，但這種純粹的自監督訓練逐漸暴露出局限性：模型更擅長「記憶」而非「推理」，面對復雜問題時容易陷入「模式匹配」而非邏輯推導。與此同時，強化學習（RL）在對齊人類偏好（如RLHF）和提升推理能力上展現潛力，但傳統RL依賴昂貴的人工標注或...

1.StopOverthinking:ASurveyonEfficientReasoningforLargeLanguageModels現在的大模型確實很厲害，尤其是在處理復雜任務時。最近像OpenAI的o1和DeepSeekR1這些大推理模型，通過監督微調加強化學習的方法，把那種一步一步的推理能力（也就是CoT）提升了不少。不過這里有個矛盾點——雖然更長的推理鏈條能提高準確率，但也會因為輸出太啰嗦、重復而增加計算成本，我們管這個叫"過度思考"問題。最近我們團隊做了個系統的研究綜述，...

一、什么是AgenticWorkflows？先來說說背景。現在的企業都在拼命擁抱AI，為啥？因為AI是提升競爭力和效率的關鍵。而AgenticWorkflows，就是AI在自動化領域的一次重大突破。傳統的自動化工具，比如RPA（機器人流程自動化），只能處理那些重復、規則明確的任務，稍微復雜一點的動態流程就搞不定。但AgenticWorkflows不一樣，它就像是AI界的“特種兵”，能夠獨立完成復雜的多步驟任務，還能自主決策，簡直是企業運營的“超級助手”...

在當今科技飛速發展的時代，人工智能（AI）已經成為我們生活中不可或缺的一部分。從智能家居到自動駕駛，從智能客服到醫療診斷，AI的應用場景無處不在。而在AI領域，兩大巨頭——OpenAI和Google，一直都在激烈競爭，不斷推出更強大的AI模型。今天，我們就來深入探討一下OpenAI的o3Pro和Google的Gemini2.5Pro，看看它們在性能、功能、成本和行業應用中的表現，究竟誰才是AI界的“全能王”！一、OpenAIo3Pro：強大的推理能力與多...

在2025年，自主AI智能體已經不再是科幻小說中的概念，而是真真切切地走進了我們的生活和工作場景。它們能夠通過A2A協議相互交流，并借助MCP協議連接到各種數據源和工具。對于開發者來說，構建自管理智能體網絡已經成為一個熱門話題。這些智能體正在逐步取代傳統的獨立流程，形成復雜的多智能體生態系統，它們能夠實時管理操作，交換上下文和狀態信息，解決比單一智能體更復雜的問題。無論是運營還是營銷領域，企業都在利用智能...

在自然語言處理（NLP）領域，我們面臨的第一個挑戰就是如何讓計算機理解人類的語言。計算機不認識漢字或字母，它們只懂數字。因此，我們需要一種方法，將詞語轉換成計算機可以處理的數字形式。1.什么是詞向量？我們不能直接把"蘋果"這兩個字輸入到機器學習模型中。模型無法進行任何計算。我們需要先把它變成一組數字。早期的方法早期自然語言處理方法，如獨熱編碼和詞袋模型，雖然對某些機器學習任務有用，但并不能捕捉到詞的意...

當下，多數AI助手和開發工具各自獨立運行，一旦會話結束，上下文就會消失，這嚴重影響了使用體驗和效率。而OpenMemoryMCP來了，它是一款開源工具，能夠解決AI工具記憶的痛點，并且實現不同工具之間共享上下文信息。比如，你可以通過OpenMemoryMCP用Claude規劃路線圖，再用Cursor執行任務，兩個工具之間可以共享上下文信息，讓數據得到延續。OpenMemoryMCP是一個由Mem0提供支持的本地內存設施，就像一個“記憶背包”，能讓您把記...

“職級改革、人才科學落位、專家評聘需要量化的結果依據，支撐科學定級。”“增員不增資，減員不減資，存量資源確定的情況下，激勵需要差異化，需要識別和激勵真正的骨干人才。”“現行績效工資、津貼中摻雜了很多不能體現價值貢獻的要素，要構建常態化科學考評體系區分孰優孰劣？”“未來要發展核心技術，技術人才是否足以支撐？如何在業務中評價人才，發展人才？”隨著國企改革逐步深化，越來越多的企業在科技人才科學管理方...

北森人才管理研究院發布的《2025企業校園招聘AI應用實用指南》數據顯示：全球44%的企業已在招聘環節部署AI技術，72%的HR每周至少使用一次AI工具，87%的HR認為AI能顯著提升招聘效率。雖然已經有這么多的企業率先使用AI，那么HR對于應用AI技術足夠信任嗎？整體來看，HR處于從基本認可AI價值向全面信任的過渡階段。以校招中的AI應用為例，AI主要在以下四個環節進行優化提效！綜合來看，AI已經是大勢所趨，那么HR在選擇AI面試系統時...

AI智能體架構設計的9大核心技術包括：AI智能體、AgenticAI、WorkFlow、RAG、Finetuning、FunctionCalling、MCP、A2A、AGUI等，下文詳細剖析之。1、AI智能體架構的9大核心技術AI智能體架構設計核心技術一：AI智能體AI智能體是一種具備自主意識的軟件，它能夠感知環境、進行邏輯推理和決策，并實施相應動作。它可以被比作一位高效的個人助手，不僅能夠執行命令，更重要的是能夠理解任務的上下文、規劃執行方案，并在遇到挑戰時靈...

隨著大模型應用的普及，越來越多的企業開始關注私有化部署。今天我們聊聊如何在??海光DCUK100AI??計算卡上部署Xinference推理框架，構建一套完整的私有AI推理服務。為什么選擇Xinference？Xinference是一個功能強大的開源推理平臺，可以理解為"本地版的OpenAIAPI"。它的優勢在于：統一接口：無論是大語言模型、多模態模型還是嵌入模型，都提供統一的調用方式。硬件兼容性強：支持CPU、NVIDIAGPU、海光DCU等多種硬件平臺。自...

首先我們回顧下智能體的本質是什么？如上圖所示，智能體的核心在于其如何接收指令、執行任務并做出決策。以下是其關鍵組成部分：Prompt（提示）Prompt是指導大語言模型（LLM）如何行動的指令，它定義了LLM可以使用的“工具”。Prompt的輸出是一個JSON對象，用于描述工作流程中的下一步操作，例如“工具調用”或“函數調用”。Switch語句Switch語句根據LLM返回的JSON內容決定后續操作。這是整個流程中的一個重要環節，用于解析LL...