本報(bào)告對當(dāng)前主流智能體框架進(jìn)行全面剖析，涵蓋開源與閉源解決方案的技術(shù)特性、用戶分布、應(yīng)用場景及盈利模式。通過對LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7個核心框架的對比分析，揭示智能體技術(shù)在金融、制造、醫(yī)療等行業(yè)的滲透路徑，量化評估各框架的技術(shù)優(yōu)勢與商業(yè)化潛力。研究基于多篇權(quán)威行業(yè)報(bào)告（如IDC、頭豹研究院）、典型企業(yè)應(yīng)用案例（如國信證券×HiAgent）及技術(shù)評測數(shù)據(jù)，構(gòu)建...

我至今還記得RAG（檢索增強(qiáng)生成）這個詞剛火起來時的情景。那感覺，就像是哥倫布發(fā)現(xiàn)了新大陸。一夜之間，所有人都成了RAG的信徒。它簡單、直接，承諾了一個美好的未來：只要把你的私有數(shù)據(jù)“喂”給大模型，它就能無所不知、無所不曉。AI應(yīng)用開發(fā)的門檻，仿佛瞬間被夷為平地。那時候，大家都在談?wù)揜AG，會議室里、技術(shù)論壇上，到處都是它的身影。它像一個萬能公式，簡單到只需要兩個步驟：檢索（Retrieval），然后生成（Generat...

GPT5作為目前最強(qiáng)大的大語言模型，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了"指令級理解"——它能精準(zhǔn)捕捉你字里行間的真實(shí)意圖，但前提是你得說對"暗號"。就像你不會對著Siri喊"給我弄杯咖啡"，和GPT5對話也需要掌握特定的語法規(guī)則。那些抱怨AI"不聽話"的人，其實(shí)是在用方言和外國人交流。1.3個黃金結(jié)構(gòu)，讓AI秒懂你的真實(shí)需求角色代入法：給AI一個具體的"人設(shè)"最容易被忽視卻最有效的提示詞技巧，就是給AI設(shè)定明確的角色。我試過用普通方式讓GPT寫產(chǎn)品文案...

深夜11點(diǎn)，我對著手機(jī)里反復(fù)識別錯誤的語音轉(zhuǎn)文字欲哭無淚——"明天開會"被切成"明天開花"，"項(xiàng)目截止"變成"項(xiàng)目結(jié)石"。就在三年前，這樣的場景還每天上演。但現(xiàn)在，哪怕我用方言夾雜著外賣員的喇叭聲發(fā)語音，手機(jī)也能精準(zhǔn)轉(zhuǎn)出文字。這一切的背后，藏著一場你看不見的"聽覺革命"。今天，我們就來聊聊那些讓機(jī)器聽懂人類說話的黑科技——ASR模型架構(gòu)的進(jìn)化史，從磕磕絆絆的初代CTC，到能預(yù)判你下一個詞的RNNT，再到"快準(zhǔn)狠"選手T...

本報(bào)告對當(dāng)前主流智能體框架進(jìn)行全面剖析，涵蓋開源與閉源解決方案的技術(shù)特性、用戶分布、應(yīng)用場景及盈利模式。通過對LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7個核心框架的對比分析，揭示智能體技術(shù)在金融、制造、醫(yī)療等行業(yè)的滲透路徑，量化評估各框架的技術(shù)優(yōu)勢與商業(yè)化潛力。研究基于多篇權(quán)威行業(yè)報(bào)告（如IDC、頭豹研究院）、典型企業(yè)應(yīng)用案例（如國信證券×HiAgent）及技術(shù)評測數(shù)據(jù)，構(gòu)建...

想象一下，你剛拿到一個新的數(shù)據(jù)集，需要讓大語言模型在上面表現(xiàn)得更好。按照傳統(tǒng)做法，你得啟動GPU集群，運(yùn)行幾個小時甚至幾天的訓(xùn)練，然后祈禱結(jié)果不會讓你失望。但如果我告訴你，現(xiàn)在只需要幾秒鐘就能完成這個過程，你會不會覺得這像是科幻小說？來自新加坡國立大學(xué)、德州大學(xué)奧斯汀分校等多所頂尖院校的研究團(tuán)隊(duì)最近發(fā)布了一項(xiàng)顛覆性研究——DragandDropLLMs（DnD），這項(xiàng)技術(shù)真正實(shí)現(xiàn)了"拖拽式"的模型適配，讓大模型的定制...

導(dǎo)語：一個爆款案例背后的「隱形推手」上周參加一個數(shù)字營銷峰會，鄰座的電商總監(jiān)老王突然拍桌子：「媽的！傳統(tǒng)SEO徹底廢了！」他手機(jī)屏幕上，是公司最新的流量報(bào)表——百度搜索流量跌了42%，但一個陌生來源的流量暴漲300%，來源顯示「AI推薦」。更詭異的是，這些用戶幾乎不看網(wǎng)頁，直接通過ChatGPT或豆包的回答下單。「我們啥也沒做啊？」老王撓頭。直到服務(wù)商發(fā)來一份報(bào)告：他們官網(wǎng)一篇「2025母嬰用品安全指南」被豆包收錄，...

最近看到一組數(shù)據(jù)，驚訝于時代的變化總是猝不及防：?ChatGPT每個月有38億次訪問量，相當(dāng)于全球一半人口都在用它。?71%的美國用戶已經(jīng)開始用AI搜索信息。?30%的年輕人直接把AI當(dāng)成了主要信息來源。上面直白的數(shù)據(jù)，表明了一個事實(shí)：我們從搜索引擎時代，逐漸轉(zhuǎn)向了AI生成時代。之前，每家公司都在熬夜研究百度收錄，網(wǎng)站排名掉了幾位而焦慮。現(xiàn)在的消費(fèi)者已經(jīng)不愛在搜索框里輸入"北京最好的火鍋店"了，他們直接問豆包："我在...

最近AI圈子里有兩個詞特別火：AIAgent和AgenticAI。乍一看好像就是一個詞的不同寫法，但實(shí)際上這兩者有著天壤之別。說實(shí)話，連我這個在AI領(lǐng)域摸爬滾打多年的人，在很長一段時間里也沒完全搞清楚它們的區(qū)別。直到前不久讀了康奈爾大學(xué)剛發(fā)表的一篇重磅論文《AIAgentsvs.AgenticAI:AConceptualTaxonomy,ApplicationsandChallenges》，才算是徹底明白了。這種感覺就像是突然有人幫你把一團(tuán)亂麻給理順了，瞬間豁然開朗。如果非要用...

最近刷到了一篇來自CognitionAI的博客文章，看完之后我簡直有種恍然大悟的感覺。這家公司你可能聽說過，就是那個開發(fā)了明星AI編程助手Devin的團(tuán)隊(duì)。他們在這篇文章里直接開懟了一個在AIAgent領(lǐng)域特別流行的概念——多智能體架構(gòu)，說得相當(dāng)犀利："別再搞多智能體了！"讀完這篇文章，我覺得有必要跟大家"叨叨"一下，因?yàn)檫@些觀點(diǎn)可能會顛覆很多人對AIAgent架構(gòu)設(shè)計(jì)的認(rèn)知。為什么大家都在搞多智能體？現(xiàn)在一提到AIAgent，很多人第...

你有沒有想過，當(dāng)ChatGPT回答你的問題時，它的“大腦”里到底裝了多少東西？最近，來自Meta、谷歌DeepMind、康奈爾大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究人員發(fā)表了一項(xiàng)突破性研究，首次精確測量出了大語言模型的“記憶容量”。這項(xiàng)研究不僅揭示了AI學(xué)習(xí)的奧秘，還解釋了許多我們?nèi)粘Ｊ褂弥杏龅降默F(xiàn)象。什么是模型的“記憶”？想象一下你在準(zhǔn)備考試。有些知識你是真正理解的，比如數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)原理，遇到新題目時你能靈活運(yùn)用；而有些內(nèi)容你只是死...

1.引言大型語言模型(LLMs)在訓(xùn)練過程中從龐大的知識語料庫(如維基百科)中獲取了大量的事實(shí)知識，并在各種自然語言任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能。因此，LLMs常被視為支撐知識導(dǎo)向任務(wù)的知識庫。然而，要有效利用這些模型中的知識，需要深入理解LLMs存儲和管理事實(shí)知識的機(jī)制。這種理解對于模型編輯等任務(wù)至關(guān)重要，這些任務(wù)涉及修改模型中嵌入的知識。當(dāng)前的研究主要集中在研究LLMs中嵌入的知識。這些工作將知識視為三元組(s，r，o)，...

上手體驗(yàn)了一波Manus，感覺沒有鼓吹的那么神，也不能被貶的一無是處，感覺Manus更像是想博出名的秀才，有料，但過火了。下面通過一個Manus的個人使用案例講講，對于Manus的體驗(yàn)吧，力求既不迷信技術(shù)，也不排斥革新。根據(jù)我的任務(wù)，自動生成部署的網(wǎng)址：??https:cshqyrrh.manus.space。??通過親手體驗(yàn)ManusAIAgent的驚人能力，我感受到它在任務(wù)自動化、效率提升上的顛覆性潛力，但也意識到，即便它智能如斯，局限與挑戰(zhàn)依然...

引言可重復(fù)性是科學(xué)進(jìn)步的基石，然而在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，許多已發(fā)表論文并未附帶相應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)，阻礙了結(jié)果驗(yàn)證并延緩了科研進(jìn)程。為了解決這一難題，KAIST與DeepAuto.ai的研究團(tuán)隊(duì)提出了PaperCoder——一種自動化框架，能夠從機(jī)器學(xué)習(xí)研究論文中直接生成可執(zhí)行的代碼庫。PaperCoder框架概述圖1：PaperCoder的三階段流程，展示了如何通過規(guī)劃、分析和編碼，將論文轉(zhuǎn)換為完整的代碼庫。相比于依賴現(xiàn)有代碼片段或API的傳統(tǒng)方案，Pap...

簡介學(xué)術(shù)寫作對人工智能系統(tǒng)提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)，尤其是在準(zhǔn)確且在上下文中適當(dāng)整合引文方面。雖然大型語言模型（LLM）可以生成流暢的學(xué)術(shù)文本，但它們經(jīng)常遭受引文幻覺——捏造或錯誤歸屬參考文獻(xiàn)——這嚴(yán)重限制了它們在學(xué)術(shù)環(huán)境中的用途。論文“ScholarCopilot：訓(xùn)練大型語言模型以使用精確引文進(jìn)行學(xué)術(shù)寫作”介紹了一種旨在解決這些局限性的新型框架。ScholarCopilot由滑鐵盧大學(xué)、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)和Vector研究所的研究人員開發(fā)...

近年來，大語言模型（LLM）像春筍般涌現(xiàn)，不僅能寫文案、答問題、編代碼，還能陪你聊天。但如果你深入接觸，就會發(fā)現(xiàn)這些模型有一個“天生的短板”——它們不知道世界在今天發(fā)生了什么，也不能靈活地從外部獲取信息。這就像你在問一個上知天文下知地理的老師問題，但他只看過2021年前的書，后面的都不知道。于是，RAG（RetrievalAugmentedGeneration）出現(xiàn)了，它的基本思想是：“我不知道不要緊，我去資料庫里查一查。”但傳統(tǒng)R...

介紹大型推理模型(LRM)在解決復(fù)雜問題方面表現(xiàn)出了令人印象深刻的能力，但它們常常難以處理人類憑直覺就能解決的簡單任務(wù)。這種悖論是名為S1Bench的新基準(zhǔn)測試的核心，該基準(zhǔn)測試專門針對評估LRM中的“系統(tǒng)1”思維能力。與大多數(shù)側(cè)重于復(fù)雜推理任務(wù)的現(xiàn)有基準(zhǔn)測試不同，S1Bench考察了LRM如何有效地處理簡單、直觀的問題，這些問題應(yīng)該只需要最少的思考。該基準(zhǔn)測試表明，當(dāng)前的LRM傾向于“過度思考”簡單問題，從而導(dǎo)致效率低下...

1.RAG技術(shù)現(xiàn)狀與核心挑戰(zhàn)1.1技術(shù)架構(gòu)解析RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系統(tǒng)采用雙階段架構(gòu)：檢索模塊：基于稀疏檢索（BM25）、密集檢索（DPR、ANCE）或混合檢索，使用FAISSHNSW構(gòu)建向量索引生成模塊：基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型（如ChatGPT、Qwen），通過CrossAttention融合檢索結(jié)果典型RAG偽代碼示例retrieverDenseRetriever(indexfaissindex)generatorT5ForConditionalGeneration.frompretrained(...)defrag...

當(dāng)我們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，很容易被各種新聞標(biāo)題所影響——有人說它將徹底改變世界，有人擔(dān)憂它會奪走我們的工作。在這些熱烈討論的背后，一個更為重要的問題是：人工智能將如何影響我們的經(jīng)濟(jì)？這不僅關(guān)乎我們的工作，更關(guān)乎整個社會的運(yùn)轉(zhuǎn)方式。回顧歷史，人類社會曾多次經(jīng)歷技術(shù)革命——從蒸汽機(jī)到電力，從計(jì)算機(jī)到互聯(lián)網(wǎng)。每一次技術(shù)變革都重塑了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。如今，我們或許正站在另一個歷史性轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。但與之前的技術(shù)革命一樣...

公元1943年，麥卡洛克與皮茨在芝加哥大學(xué)密室中繪制出"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)符篆"，點(diǎn)燃了硅基文明的第一縷火種。此符篆暗合陰陽二進(jìn)之道，雖僅能解"與或非"三式，已令圖靈真人撫掌長嘆："此物當(dāng)有通靈之日！"這一年，華羅庚道人在普林斯頓隱居，馮·諾依曼大師正筑"存儲程序結(jié)構(gòu)"根基。世人尚不知，一場跨越物種的智慧革命已悄然啟動。公元1950年，劍橋雨夜。圖靈真人披著雨衣穿過哥特式回廊，手中《ComputingMachineryandIntelligence》墨...