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MIT 让AI 学会自我进化，能力暴涨，让人害怕
AI 终于学会了自我权重更新！MIT 的研究团队刚刚发布了SEAL（Self-Adapting Language Models）框架，让语言模型具备了自主生成训练数据并自我更新的能力。在ARC-AGI任务上，同一个模型从完全无法解决（0%）跃升至72.5%的成功率。网友纷纷惊呼太疯狂！这次的AI，不只是数字上的性能提升，而是学习方式的根本性转变。像人类学生一样学习研究团队在论文中用了一个生动的类比…- 10
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当智能助手有了「专属记忆」：Amazon这项新技术让AI比你室友更懂你
旺晓通：深入浅出，轻松通晓一、为什么你的智能音箱总像个"失忆症患者"？"嘿，Siri，推荐一部类似《星际穿越》的电影。""为你推荐《变形金刚》系列，科幻动作大片哦～"如果这样的对话让你血压飙升，别急，这不是你的错觉。现在的AI助手就像刚认识三天的室友：表面客气，实则对你的喜好只有模糊的"大众印象"。它们要么用一套模板应…- 5
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近期必读！Devin VS Anthropic 的多智能体构建方法论
昨天最热的的两篇文章是关于多智能体系统构建的讨论。先是 Anthropic 发布了他们在深度搜索多智能体构建过程中的一些经验，具体：包括多智能体系统的优势、架构概览、提示工程与评估、智能体的有效评估等方面。另外一边 Devin 的开发商 Cognition 的一个负责人 Walden 发布文章告诫大家不要构建多智能体，指出一些常见但实际效果不佳的方法，特别是多智能体架构的弊端。这篇文章主要就是结合…- 4
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YC S25 拆解：给AI创业者和产品经理的终极指南
• YC新动向：拥抱“1到N”的顶级复刻。 YC的投资风向已变。相比“从0到1”的颠覆性奇想，现在更青睐能将已验证的成功模式（如Cursor），以顶级执行力快速复制到高价值垂直领域的团队。你的执行力就是你的新商业计划书。• “工作流所有权”是唯一真正的护城河。 当大模型API成为水电煤，技术壁垒迅速消融。唯一的护城河在于：你的产品能否深度嵌入并“独占”一个核…- 8
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要不要搞多智能体？Anthropic和Cognition干起来了……
要不要搞多智能体，两家科技公司吵起来了！Anthropic 刚发布了一篇博客，详细介绍他们如何用多智能体系统构建Claude的Research功能。结果Cognition立马发文章反驳：「别搞多智能体，那是个坑！」两家顶级AI 公司公开对线，实在太精彩了。（双方原文见附录一、附录二）Anthropic：多智能体真香Anthropic在博客中分享了他们构建多智能体研究系统的经验。他们的架构是这样的：…- 8
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科普｜一文看懂AI发展史：主要发展阶段与改变世界的突破性事件
引言：AI究竟是如何一步步变得如此“聪明”的？70年前，当计算机科学家艾伦·图灵第一次提出“机器能否思考”这个问题时，人工智能还只是一个遥不可及的梦想。今天，这场智能革命的发展速度，远超任何人的想象。从图灵测试到ChatGPT，AI发展至今经历了怎样的升级打怪之路？本文全面总结AI发展的5个关键阶段，和20个里程碑事件，带你穿越人工智能的“进化史”。无需技术背景，轻松对AI形成宏观理解。阶段一：起…- 8
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AI科普｜理解那些看似高级的AI概念和热词（下）
（三）从理解AI产品的背后逻辑出发，去理解的一些概念DeepSeek、豆包、通义千问、ChatGPT这些聊天机器人是目前大众直接接触和使用的最多的一类AI产品，那么要实现这样的一些智能问答应用，需要经过什么样的过程？我们从这个问题出发，顺便去理解一些基本概念。AI类产品自底向上一般可以分为四层：基础层主要涉及数据、算法和算力，为模型提供最基础的底层支撑。在这一层我们会涉及到数据、算法、GPU和芯片…- 7
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98%医生点赞的AI队友，斯坦福实验揭秘：诊断准确率飙升10%！
你敢让AI帮你看病吗？斯坦福大学的一群医生和工程师，最近做了一项研究：让AI和人类医生组队，共同破解复杂的诊断难题。论文链接：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2025.06.07.25329176v1.full.pdf结果让人惊讶：当AI从「工具」变成「队友」，医生的诊断准确率直接飙升了10%。网友惊叹：颠覆的临界点即将到来！「充满热情的医生加上AI…- 4
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保险业大模型的应用场景分析与规划
一、大模型的技术原理LLM，即大语言模型，指的是通过大规模文本数据训练后，能够理解和生成自然语言的模型。尽管对大部分人来说，大模型像是一个黑盒，但为了更有效利用这些技术，理解其背后的技术原理至关重要。下文将结合个人的理解，对一些技术原理进行简要解读。向量与向量计算：在人工智能领域，数据通常被表示为高维空间中的向量。这些向量通过模型参数的向量计算，实现了从原始数据到预测结果的转换。Transform…- 4
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数据Infra：大模型训练和推理过程中关键因素的影响分析报告
1. 摘要本报告旨在量化文件存储系统、算力、数据预处理、带宽以及算法框架这五个关键因素在大模型训练和推理过程中所产生的影响。通过分析最新的研究成果和行业基准，本报告总结了这些因素对人工智能工作流程效率和有效性的相对贡献。分析表明，一个在所有因素上都实现平衡和优化的基础设施对于最大化大型模型人工智能工作流程的效率至关重要。本报告提供了一个对各因素在训练和推理阶段的估计百分比影响的高层次概…- 4
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Python+Milvus+Langchain+大语言模型实现智能问答系统
今天基于RAG（检索增强生成）架构带大家实现一个智能问答系统。在项目中我们会结合向量数据库、大语言模型和网页内容检索技术，构建一个能够基于网页（或企业私有知识库）内容进行智能问答的端到端解决方案。基于这个方案可以实现传统的搜索引擎无法理解用户意图、无法准确提供上下文回答的核心问题。一、技术栈分析在本系统中我们使用了这些核心技术：后端框架 FastAPI - Python异步Web框架向量…- 4
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九牧进化论：一场AI时代下的卫浴重构
AI科技时代，谁能定义卫浴行业下一个十年？今天，我们身处一个怎样的时代？这是一个众说纷纭的问题。但有一个回答越来越接近共识，即全民AI时代正悄然而至——“遇事不决”DeepSeek、一码难求Manus、全速冲线机器人......这些热词正串联起2025上半年的集体记忆。春江水暖鸭先知，比公众更早察觉这股科技能量的则是来自产业和企业。当DeepSeek以低算力成本打破国际顶尖水平，中国在AI赛道上实…- 4
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说好的Agent 元年在哪？
2025年被誉为“AI Agent元年”，各界对通用人工智能助手充满期待。然而，尽管AI技术看似无所不能，真正体现其价值的应用场景却不多见。文章探讨了AI在家居生活管理中的潜力，通过分析日常家居生活的几个方面如周期性任务自动化、事件触发型响应、活动准备类任务和学习陪伴等，展示了AI Agent如何在智能家居场景中落地，给AI Agent在垂直领域的落地方法提供了一种思路参考。一、AI Agent很…- 4
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如何应对 AI 搜索新趋势
昨天简单介绍了一份有关 AI 搜索的数据报告，以及提及了部分 AI 搜索的新的趋势。那今天这篇文章继续介绍下，我们自己团队应对这些搜索新趋势的措施。首先当然是继续做好传统 SEO 的优化了，该调研关键词就继续调研关键词，该做内容就做内容，该搞外链就去搞外链。反正过去怎么做现在就怎么做，这一点一直是没有变的，且这也是最重要的。因为根据我们自己的数据，会发现从传统搜索渠道进来的询盘还是占绝大多数。新兴…- 4
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AI能否理解人心？探索大模型作为AI心理治疗师的可行性 – 斯坦福大学等
摘要大型语言模型（LLM）能否作为治疗师使用？本文探讨了利用LLMs替代心理健康提供者的使用情况，这在科技初创和研究领域得到了推广。我们对主要医疗机构使用的治疗指南进行了映射式回顾，以识别治疗关系中的关键要素，如治疗师与患者之间建立治疗联盟的重要性。然后通过进行几项实验评估LLMs（如gpt-4o）再现和遵循这些治疗关系要素的能力。与医学界的最佳实践相反，LLMs 1）对心理健康状况者表达污名；2…- 7
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基于LLM的企业知识库AI助手实现
在企业内部通常有各类知识库，例如IT手册、产品文档、制度规范、培训材料等。在AI技术火热的今天，将知识库与LLM大语言模型结合，可以实现“类ChatGPT”的问答体验，AI可以识别用户意图，从知识库中检索相关信息，并生成通俗易懂的回答，显著提升知识获取效率和用户体验。本文介绍博主为公司内部搭建的企业AI知识库实现过程。效果展示一、架构设计1.1 架构设计图1.2 组件说明FastGPT：基于 LL…- 8
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深度｜红杉资本：95%的AI创业和传统创业别无二致，在AI无限产出的时代，品味将成为最后的壁垒
当算力、模型、分发路径与用户习惯同时成熟，AI 应用的黄金时代悄然来临。真正的主战场，已经从“训练最强模型”转向“谁能让AI真正用起来”。在红杉资本的这场闭门分享会上，Pat Grady、Sonia Verma 和 Constantine Vassilev 共同抛出四个关键问题——What is it、So what、Why now、Now what？——试图为这场史无前例的智能浪潮划定航向。他们…- 4
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Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
在多智能体系统（MAS：multi-agent systems）中，设计有效的提示和拓扑结构面临挑战，因为单个智能体可能对提示敏感，且手动设计拓扑结构需要大量实验。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.02533论文名称：Multi-Agent Design: Optimizing Agents with Better Prompts and Topologies为了自动…- 6
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挑战 Transformer 架构的谷歌最新扩散模型 Gemini Diffusion 系统提示词
Google DeepMind 最新发布的 Gemini Diffusion 模型在AI领域引起了轰动！这是一个突破性的实验性文本扩散模型，彻底颠覆了传统的文本生成方式。传统的自回归模型（如GPT系列）需要逐个token生成，而扩散模型通过迭代去噪的方式生成完整的文本块。这种方式在理论上能够获得更好的全局一致性和更快的生成速度。说人话就是，这个新模型彻底改变了AI写文字的方式。不再是GPT模型这种…- 6
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“AI原生”时代：企业数智化转型的分水岭
当Gartner预测2025年全球生成式AI支出将达6440亿美元，同比增长76.4%，这不仅是技术投资的狂欢，更是产业基因重构的号角。在2025年火山引擎春季Force原动力大会上提出的"数据×工具×组织"三重进化框架，标志着企业数智化已从技术堆砌阶段进入深度融合的"AI原生"时代。这一体系的本质，是通过数据基础设施、Agent工具链与组织机制的动态协同，…- 4
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多模态RAG的三类图文问答实现方式，你知道多少种？
多模态RAG的三类图文问答实现方式，你知道多少种？文章目标本文面向 RAG 图文混合问答系统感兴趣的读者，旨在帮助大家：理解图文混合问答系统的核心原理：了解嵌入型、检索型和生成型图文问答系统的基本概念和区别。掌握嵌入型图文问答的实现方法：详细学习如何通过分析Markdown中的图片，结合视觉语言模型（VLM）和大型语言模型（LLM）构建一个有效的图文问答系统。学习关键技术点的处理：包括图…- 6
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新一代文本表征Qwen3-Embedding与排序模型Qwen3-Reranker 部署和替换
Qwen3-Embedding环境准备创建conda环境：conda create -n qwen_vllm python=3.10安装vLLM：推荐使用pip install vllm>=0.8.5 --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly安装最新版本CUDA要求：建议使用12.1/12.4版本以上，可通过nvidia-smi验证驱动…- 77
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“华强北”围攻AI耳机，未来智能如何突围？
跨境游热度不减、出海成为当前中企的“必答题”、AI大模型技术持续升级等多重因素共同推动，AI耳机市场持续火热。继2024年为“AI耳机元年”，AI耳机为耳机品类中增长最快的子赛道之一。2025年AI耳机热度持续不减，洛图科技线上监测数据显示，2025年Q1，传统主流电商平台，0-1000元价格段的AI耳机销量同比增长近16倍至19.9万副，占比达52.1%，较2024年提升了19.4个百分点。10…- 6
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AI时代如何为企业和个人赋能
这段时间一直在测试各种AI工具，自媒体的宣传也使人愈发焦虑，但实际竞争中，能够有好的使用的实际应用还是少数，总结一下简单测试的结果，希望能够有读者提出不同看法。国外：大模型代码编写能力图像信息调研Chatgpt能够引领非专业者入门，长期需要付费能够理解修改指令行业信息不全Grok理解能力一般能够深刻理解修改指令行业信息不全Gemini编写代码能力一般能够正…- 6
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