引言：一場(chǎng)悄無(wú)聲息的流量革命你是否發(fā)現(xiàn)，自己使用搜索引擎的方式正在改變？過(guò)去，我們輸入關(guān)鍵詞，然后在一長(zhǎng)串藍(lán)色鏈接中“淘寶”，點(diǎn)擊、比較、再返回。而現(xiàn)在，我們?cè)絹?lái)越習(xí)慣直接提問(wèn)，然后從搜索框頂部的AI對(duì)話中，直接獲得一個(gè)看起來(lái)完整、權(quán)威的答案。“幫我推薦一款適合油性皮膚的洗面奶”、“總結(jié)一下最近的中美芯片政策”、“規(guī)劃一條五天的云南旅游路線”……當(dāng)我們?yōu)锳I的便捷而贊嘆時(shí)，一場(chǎng)深刻的流量革命正在發(fā)...

談及大模型，國(guó)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)格局日新月異，異常激烈。幾乎每周我們都能看到新的模型發(fā)布、開(kāi)源或迭代，從技術(shù)榜單到應(yīng)用市場(chǎng)，處處都是國(guó)產(chǎn)模型競(jìng)相綻放的身影，整個(gè)行業(yè)呈現(xiàn)出一派生機(jī)勃勃的景象。這讓人不禁思考一個(gè)現(xiàn)象，中美在AI路線上似乎正走向不同的分支。美國(guó)頂尖的AI公司傾向于將核心技術(shù)閉源，而國(guó)內(nèi)的主流廠商則不約而同地選擇了開(kāi)源，大家開(kāi)放共享，技術(shù)快速迭代，整個(gè)生態(tài)繁榮發(fā)展。但無(wú)論路線如何，所有從業(yè)者都面臨...

本報(bào)告對(duì)當(dāng)前主流智能體框架進(jìn)行全面剖析，涵蓋開(kāi)源與閉源解決方案的技術(shù)特性、用戶分布、應(yīng)用場(chǎng)景及盈利模式。通過(guò)對(duì)LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7個(gè)核心框架的對(duì)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(píng)估各框架的技術(shù)優(yōu)勢(shì)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(guó)信證券×HiAgent）及技術(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建...

我至今還記得RAG（檢索增強(qiáng)生成）這個(gè)詞剛火起來(lái)時(shí)的情景。那感覺(jué)，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(jiǎn)單、直接，承諾了一個(gè)美好的未來(lái)：只要把你的私有數(shù)據(jù)“喂”給大模型，它就能無(wú)所不知、無(wú)所不曉。AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門(mén)檻，仿佛瞬間被夷為平地。那時(shí)候，大家都在談?wù)揜AG，會(huì)議室里、技術(shù)論壇上，到處都是它的身影。它像一個(gè)萬(wàn)能公式，簡(jiǎn)單到只需要兩個(gè)步驟：檢索（Retrieval），然后生成（Generat...

GPT5作為目前最強(qiáng)大的大語(yǔ)言模型，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了"指令級(jí)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(shuō)對(duì)"暗號(hào)"。就像你不會(huì)對(duì)著Siri喊"給我弄杯咖啡"，和GPT5對(duì)話也需要掌握特定的語(yǔ)法規(guī)則。那些抱怨AI"不聽(tīng)話"的人，其實(shí)是在用方言和外國(guó)人交流。1.3個(gè)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(gè)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(guò)用普通方式讓GPT寫(xiě)產(chǎn)品文案...

深夜11點(diǎn)，我對(duì)著手機(jī)里反復(fù)識(shí)別錯(cuò)誤的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字欲哭無(wú)淚——"明天開(kāi)會(huì)"被切成"明天開(kāi)花"，"項(xiàng)目截止"變成"項(xiàng)目結(jié)石"。就在三年前，這樣的場(chǎng)景還每天上演。但現(xiàn)在，哪怕我用方言?shī)A雜著外賣(mài)員的喇叭聲發(fā)語(yǔ)音，手機(jī)也能精準(zhǔn)轉(zhuǎn)出文字。這一切的背后，藏著一場(chǎng)你看不見(jiàn)的"聽(tīng)覺(jué)革命"。今天，我們就來(lái)聊聊那些讓機(jī)器聽(tīng)懂人類(lèi)說(shuō)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(gè)詞的RNNT，再到"快準(zhǔn)狠"選手T...

本報(bào)告對(duì)當(dāng)前主流智能體框架進(jìn)行全面剖析，涵蓋開(kāi)源與閉源解決方案的技術(shù)特性、用戶分布、應(yīng)用場(chǎng)景及盈利模式。通過(guò)對(duì)LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain、SemanticKernel、Dify、MetaGPT等7個(gè)核心框架的對(duì)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(píng)估各框架的技術(shù)優(yōu)勢(shì)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(guó)信證券×HiAgent）及技術(shù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建...

想象一下，你剛拿到一個(gè)新的數(shù)據(jù)集，需要讓大語(yǔ)言模型在上面表現(xiàn)得更好。按照傳統(tǒng)做法，你得啟動(dòng)GPU集群，運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)甚至幾天的訓(xùn)練，然后祈禱結(jié)果不會(huì)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(gè)過(guò)程，你會(huì)不會(huì)覺(jué)得這像是科幻小說(shuō)？來(lái)自新加坡國(guó)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(yǔ)：一個(gè)爆款案例背后的「隱形推手」上周參加一個(gè)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)峰會(huì)，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(gè)陌生來(lái)源的流量暴漲300%，來(lái)源顯示「AI推薦」。更詭異的是，這些用戶幾乎不看網(wǎng)頁(yè)，直接通過(guò)ChatGPT或豆包的回答下單?！肝覀兩兑矝](méi)做?。俊估贤鯎项^。直到服務(wù)商發(fā)來(lái)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(shí)代的變化總是猝不及防：?ChatGPT每個(gè)月有38億次訪問(wèn)量，相當(dāng)于全球一半人口都在用它。?71%的美國(guó)用戶已經(jīng)開(kāi)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(lái)源。上面直白的數(shù)據(jù)，表明了一個(gè)事實(shí)：我們從搜索引擎時(shí)代，逐漸轉(zhuǎn)向了AI生成時(shí)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(ài)在搜索框里輸入"北京最好的火鍋店"了，他們直接問(wèn)豆包："我在...

最近AI圈子里有兩個(gè)詞特別火：AIAgent和AgenticAI。乍一看好像就是一個(gè)詞的不同寫(xiě)法，但實(shí)際上這兩者有著天壤之別。說(shuō)實(shí)話，連我這個(gè)在AI領(lǐng)域摸爬滾打多年的人，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里也沒(méi)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(jué)就像是突然有人幫你把一團(tuán)亂麻給理順了，瞬間豁然開(kāi)朗。如果非要用...

最近刷到了一篇來(lái)自CognitionAI的博客文章，看完之后我簡(jiǎn)直有種恍然大悟的感覺(jué)。這家公司你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)，就是那個(gè)開(kāi)發(fā)了明星AI編程助手Devin的團(tuán)隊(duì)。他們?cè)谶@篇文章里直接開(kāi)懟了一個(gè)在AIAgent領(lǐng)域特別流行的概念——多智能體架構(gòu)，說(shuō)得相當(dāng)犀利："別再搞多智能體了！"讀完這篇文章，我覺(jué)得有必要跟大家"叨叨"一下，因?yàn)檫@些觀點(diǎn)可能會(huì)顛覆很多人對(duì)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(méi)有想過(guò)，當(dāng)ChatGPT回答你的問(wèn)題時(shí)，它的“大腦”里到底裝了多少東西？最近，來(lái)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(cè)量出了大語(yǔ)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(shí)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(shí)你能靈活運(yùn)用；而有些內(nèi)容你只是死...

1.引言大型語(yǔ)言模型(LLMs)在訓(xùn)練過(guò)程中從龐大的知識(shí)語(yǔ)料庫(kù)(如維基百科)中獲取了大量的事實(shí)知識(shí)，并在各種自然語(yǔ)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(shí)導(dǎo)向任務(wù)的知識(shí)庫(kù)。然而，要有效利用這些模型中的知識(shí)，需要深入理解LLMs存儲(chǔ)和管理事實(shí)知識(shí)的機(jī)制。這種理解對(duì)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(shí)。當(dāng)前的研究主要集中在研究LLMs中嵌入的知識(shí)。這些工作將知識(shí)視為三元組(s，r，o)，...

上手體驗(yàn)了一波Manus，感覺(jué)沒(méi)有鼓吹的那么神，也不能被貶的一無(wú)是處，感覺(jué)Manus更像是想博出名的秀才，有料，但過(guò)火了。下面通過(guò)一個(gè)Manus的個(gè)人使用案例講講，對(duì)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(dòng)生成部署的網(wǎng)址：??https:cshqyrrh.manus.space。??通過(guò)親手體驗(yàn)ManusAIAgent的驚人能力，我感受到它在任務(wù)自動(dòng)化、效率提升上的顛覆性潛力，但也意識(shí)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(dòng)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(kù)。PaperCoder框架概述圖1：PaperCoder的三階段流程，展示了如何通過(guò)規(guī)劃、分析和編碼，將論文轉(zhuǎn)換為完整的代碼庫(kù)。相比于依賴(lài)現(xiàn)有代碼片段或API的傳統(tǒng)方案，Pap...

簡(jiǎn)介學(xué)術(shù)寫(xiě)作對(duì)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(yǔ)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(jué)——捏造或錯(cuò)誤歸屬參考文獻(xiàn)——這嚴(yán)重限制了它們?cè)趯W(xué)術(shù)環(huán)境中的用途。論文“ScholarCopilot：訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型以使用精確引文進(jìn)行學(xué)術(shù)寫(xiě)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(kāi)發(fā)...

近年來(lái)，大語(yǔ)言模型（LLM）像春筍般涌現(xiàn)，不僅能寫(xiě)文案、答問(wèn)題、編代碼，還能陪你聊天。但如果你深入接觸，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這些模型有一個(gè)“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(wèn)一個(gè)上知天文下知地理的老師問(wèn)題，但他只看過(guò)2021年前的書(shū)，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(kù)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(wèn)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(lèi)憑直覺(jué)就能解決的簡(jiǎn)單任務(wù)。這種悖論是名為S1Bench的新基準(zhǔn)測(cè)試的核心，該基準(zhǔn)測(cè)試專(zhuān)門(mén)針對(duì)評(píng)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(cè)試不同，S1Bench考察了LRM如何有效地處理簡(jiǎn)單、直觀的問(wèn)題，這些問(wèn)題應(yīng)該只需要最少的思考。該基準(zhǔn)測(cè)試表明，當(dāng)前的LRM傾向于“過(guò)度思考”簡(jiǎn)單問(wèn)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(yǔ)言模型（如ChatGPT、Qwen），通過(guò)CrossAttention融合檢索結(jié)果典型RAG偽代碼示例retrieverDenseRetriever(indexfaissindex)generatorT5ForConditionalGeneration.frompretrained(...)defrag...