引言：探尋非具身智能的空間認(rèn)知邊界隨著大語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）技術(shù)的飛速發(fā)展，其在自然語言處理、代碼生成乃至多模態(tài)交互等領(lǐng)域展現(xiàn)出的驚人能力，不斷刷新著我們對人工智能潛力的認(rèn)知。然而，一個(gè)根本性的問題始終縈繞在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界：這些在數(shù)字世界中誕生的、缺乏物理實(shí)體與真實(shí)世界交互經(jīng)驗(yàn)的“非具身智能”（nonembodiedintelligence），是否真正獲得了類似人類的推理能力？空間推理，作為高級智能的...

基于平滑權(quán)重學(xué)習(xí)的高效模型壓縮方案隨著深度學(xué)習(xí)模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，如何在保持模型性能的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高效壓縮成為了一個(gè)重要挑戰(zhàn)。來自劍橋大學(xué)和西根大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種創(chuàng)新的模型壓縮方法，通過引入平滑權(quán)重學(xué)習(xí)(SmoothWeightLearning)和基于奇異值分解的壓縮技術(shù)，在不需要微調(diào)的情況下實(shí)現(xiàn)了出色的壓縮效果。該方法在CIFAR10數(shù)據(jù)集上，成功將ResNet18的參數(shù)量減少70%的同時(shí)，仍保持91%的準(zhǔn)確率。創(chuàng)新性壓縮方法傳統(tǒng)的...

為什么選擇LangGraph+Elasticsearch？Elasticsearch原生集成主流生成式AI工具，而LangGraph檢索代理模板是由LangChain開發(fā)的開源RAG應(yīng)用框架。兩者結(jié)合，不僅能快速構(gòu)建基于多模態(tài)檢索的問答系統(tǒng)，還能通過可視化流圖顯著提升開發(fā)效率?？焖俅罱ㄖ改希?步上手）前置條件Elasticsearch8.0+（支持本地或云端）Python3.9+LLM接入密鑰：如中Cohere中、中OpenAI中、中Claude中Step1：安裝&初始化項(xiàng)目pipinstallupgrade"langgraphcli[...

我們正見證一種新的融合力量逐漸成形——大型語言模型（LLMs）與多智能體系統(tǒng)（MultiAgentSystems，簡稱MAS）的深度整合。過去智能體往往孤立運(yùn)作，受限于靜態(tài)規(guī)則和單一任務(wù)定義。而如今，隨著語言模型的語義理解和推理能力的躍升，智能體不再只是執(zhí)行者，更成為能夠協(xié)同、規(guī)劃、適應(yīng)環(huán)境的“認(rèn)知單元”。在這一背景下，MAS不再是簡單的多代理并行處理系統(tǒng)，而演變?yōu)橐粋€(gè)語言驅(qū)動(dòng)、反饋?zhàn)赃m應(yīng)的群體智能結(jié)構(gòu)。這也是字節(jié)跳動(dòng)所...