在人工智能的浪潮中，AgenticAI架構(gòu)正悄然崛起，成為推動智能體（AIAgents）實(shí)現(xiàn)自主決策和復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行的核心技術(shù)框架。與傳統(tǒng)的AI模型不同，AgenticAI架構(gòu)更像是一個“智能大腦”，能夠模仿人類的認(rèn)知能力，自主感知環(huán)境、制定計(jì)劃、執(zhí)行決策，并在動態(tài)變化的環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和進(jìn)化。今天，我們將深入探討AgenticAI架構(gòu)的核心組件、工作原理以及它在各行業(yè)中的廣泛應(yīng)用。無論你是技術(shù)愛好者，還是企業(yè)決策者，這篇文章都將為你...

在當(dāng)今數(shù)字化時代，人工智能（AI）已經(jīng)不再僅僅是一種工具，它正在演變?yōu)橐粋€智能勞動力，由眾多能夠自主規(guī)劃、推理和執(zhí)行任務(wù)的AI智能體組成。多智能體系統(tǒng)（MultiAgentSystems，簡稱MAS）的興起正在徹底改變企業(yè)的運(yùn)營方式，通過讓專業(yè)化的AI智能體無縫協(xié)作，攻克IT、人力資源、客戶服務(wù)等多個領(lǐng)域的復(fù)雜工作流程。從單一任務(wù)自動化向協(xié)調(diào)決策的AI智能體轉(zhuǎn)變，這不僅僅是一種新興趨勢，更是一種戰(zhàn)略必然。如今，“代理型AI（A...

在當(dāng)今這個信息爆炸的時代，AI系統(tǒng)已經(jīng)深入到我們生活的方方面面，從醫(yī)療健康助手到教育輔導(dǎo)工具，再到企業(yè)知識管理機(jī)器人，AI正在幫助我們更高效地獲取和處理知識。但隨著應(yīng)用場景的復(fù)雜化，傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn)：如何生成真正相關(guān)的回答？如何理解復(fù)雜的多輪對話？如何避免自信地輸出錯誤信息？這些問題在基于RAG（RetrievalAugmentedGeneration，檢索增強(qiáng)生成）的系統(tǒng)中尤為突出。RAG結(jié)合了文檔檢索的強(qiáng)大能力與語言...

aievalsystem這是一個基于OpenCompass的模型評測系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了前端頁面UI以方便用戶自助開展評測工作。項(xiàng)目地址??https:github.comdomonic18aievalsystem??版本發(fā)布v0.2：支持API方式進(jìn)行Dify平臺應(yīng)用的評測優(yōu)化評測任務(wù)創(chuàng)建時的交互過程，包括APIURL等信息的輸入、數(shù)據(jù)集的選擇、評測信息的確認(rèn)優(yōu)化評測任務(wù)頁面的顯示，區(qū)分我的評測和全部評測優(yōu)化評測任務(wù)終止時使用Celery原生方法不穩(wěn)定的問題服務(wù)進(jìn)行Docker化，方...

MCP最近越來越火熱，MCP從架構(gòu)設(shè)計(jì)的角度來看，它本質(zhì)上是數(shù)據(jù)或者工具的代理層（Proxy），隨著多Agents智能體應(yīng)用在企業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中的落地，如何讓自主Agent間能夠相互發(fā)現(xiàn)、協(xié)作、互動和交易？AgenticMesh應(yīng)運(yùn)而生。而MCP架構(gòu)正是AgenticMesh的一種落地實(shí)現(xiàn)方式，下我詳細(xì)剖析。為了幫助大家理解Mesh架構(gòu)的設(shè)計(jì)，我們先剖析下ServiceMesh。1、ServiceMesh架構(gòu)設(shè)計(jì)剖析第一、ServiceMesh架構(gòu)定義微服務(wù)架構(gòu)繼續(xù)演進(jìn)，就變成...

?1、開篇：你是否曾有過這樣的困惑？圖片還記得那些被老師批改得密密麻麻的數(shù)學(xué)作業(yè)嗎？"答案對了，但過程錯了"的批注可能曾讓我們感到困惑。在傳統(tǒng)教學(xué)中，教師們往往需要花費(fèi)大量時間批改學(xué)生的習(xí)題，尤其是對解題步驟的評判更是耗時耗力。而當(dāng)面對大量作業(yè)時，老師們很難對每個學(xué)生的每一步解題過程都給予詳細(xì)的反饋。如今，AI教育技術(shù)正在悄然改變這一切。最新研究提出的StepAMC系統(tǒng)能夠自動分析學(xué)生解題的每一個步驟，識...

?今日目錄1、MedSAM2:3D醫(yī)療圖像和視頻的全能分割模型2、DeepResearcher:通過真實(shí)環(huán)境強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)深度研究3、APIGenMT:通過模擬代理人類互動生成高質(zhì)量對話數(shù)據(jù)4、更大的語言模型是否意味著更好的推理能力？預(yù)訓(xùn)練推理縮放規(guī)律5、何時求解，何時驗(yàn)證：計(jì)算最優(yōu)問題求解與LLM推理的生成驗(yàn)證6、突破傳統(tǒng)數(shù)學(xué)批改！這個AI系統(tǒng)能給你的每一步解題過程打分1、MedSAM2:3D醫(yī)療圖像和視頻的全能分割模型圖片MedSAM2模型通過在超過45.5...

什么是AgentR1AgentR1是由中科大認(rèn)知智能全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，致力于推進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能體技術(shù)的融合發(fā)展。框架采用端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，突破了依賴人工設(shè)計(jì)工作流的傳統(tǒng)智能體開發(fā)瓶頸，讓AI直接從與環(huán)境的交互中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，實(shí)現(xiàn)自主決策與行動。開發(fā)者只需定義特定領(lǐng)域的工具和獎勵函數(shù)，即可將AgentR1擴(kuò)展到各種應(yīng)用場景，無需編寫復(fù)雜的工作流程。背景隨著大型語言模型(LLM)技術(shù)的快速發(fā)展，智...

本期推出一種基于快速傅里葉卷積的FFCResNet的網(wǎng)絡(luò)模型，通過把ResNet中常規(guī)卷積替換為快速傅里葉卷積，提升了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的性能，并應(yīng)用在軸承故障診斷任務(wù)上，取得了不錯的效果！通過巧妙融合快速傅里葉變換（FFT）的卓越性能，快速傅里葉卷積（FFC）成為了執(zhí)行卷積操作的高效利器，尤其是在渴求全局性上下文理解與跨尺度特征無縫融合的場景下展現(xiàn)出了非凡優(yōu)勢。這種創(chuàng)新性的頻域處理手段，不僅顯著提升了特征提取的...

今天凌晨，知名大模型訓(xùn)練、開發(fā)平臺Predibase發(fā)布了，首個端到端強(qiáng)化微調(diào)平臺（RFT）。與傳統(tǒng)的監(jiān)督式微調(diào)相比，RFT不依賴大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是通過獎勵和自定義函數(shù)來完成持續(xù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，同時支持無服務(wù)器和端到端訓(xùn)練方法，從數(shù)據(jù)管理、訓(xùn)練模型到應(yīng)用部署可以在同一個平臺全部完成。也就是說，你只需要一個瀏覽器，設(shè)定微調(diào)目標(biāo)、上傳數(shù)據(jù)、就能完成以前非常復(fù)雜的大模型微調(diào)流程。在線體驗(yàn)地址：https:predibase.comreinf...

整理伊風(fēng)出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）剛剛，奧特曼又有了一個新采訪！干貨滿滿。在這場訪談中，OpenAICEO奧特曼接受了印度博主兼開發(fā)者VarunMayya的專訪，聊到了多個當(dāng)前AI技術(shù)從業(yè)者最關(guān)心的話題：包括最近火爆出圈的GPT4o圖像生成能力、PromptEngineer是否真的值得存在、Agent的落地路徑等等，甚至還有他本人對AI帶來失業(yè)焦慮的思考。畫個重點(diǎn)，本次采訪亮點(diǎn)有：GPT4o爆火，“現(xiàn)在生成的圖像數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了我原本以...

編輯伊風(fēng)出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）Meta的辟謠來了！——沒刷榜、模型穩(wěn)定部署需要時間。昨日，Llama4收到許多網(wǎng)友實(shí)測后的“差評”，加之自稱內(nèi)部員工的人在國內(nèi)論壇上爆料Meta作弊，一時間流言四起。這下Meta的高管們坐不住了，今天Meta的生成式AI副總裁AhmadAlDahle在X平臺上表示該傳言“完全不屬實(shí)”，他先是象征性地夸了一句Llama4，然后話鋒一轉(zhuǎn)開始辟謠：“話雖如此，我們也收到了關(guān)于在不同服務(wù)中模型表現(xiàn)質(zhì)...

今天凌晨1點(diǎn)半，Meta生成式AI領(lǐng)導(dǎo)者AhmadAlDahle在社交平臺發(fā)布了一篇長文，對前天剛開源的Llama4質(zhì)疑進(jìn)行了官方回應(yīng)。Ahmad表示，Llama4一開發(fā)完就發(fā)布了，所以，不同服務(wù)中模型質(zhì)量難免會有一些差異。Meta很快會修復(fù)這些漏洞提升性能。同時否認(rèn)在測試集上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。但Meta在官網(wǎng)發(fā)布時特意點(diǎn)名DeepSeek，說他們新開源的Llama4Maverick在代碼能力可以比肩其新開源的V3模型，國內(nèi)不少知名媒體也以此為噱頭來寫標(biāo)題?，F(xiàn)在看...

大語言模型（LLMs）最早時期只是具備自動完成的功能，迄今為止，進(jìn)步巨大，與當(dāng)初已經(jīng)不可同日而語。然而，僅僅是生成流暢的文本并不足以體現(xiàn)真正的智能——真正的智能是需要推理能力的。這意味著，大語言模型需要能夠解決數(shù)學(xué)問題、能夠調(diào)試代碼、能夠得出合乎邏輯的結(jié)論，還要能夠檢查和改正自身的錯誤。通常而言，現(xiàn)代大語言模型的訓(xùn)練目標(biāo)往往是預(yù)測下一個詞語是什么，而不是去思考。那么，它們是如何突然變得非常擅長推理...

心理健康問題正日益成為全球性挑戰(zhàn)。它不僅影響個人的幸福感和生活質(zhì)量，還對社會的可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成潛在威脅。全球范圍內(nèi)，每八個人中就有一人深受心理健康問題的困擾，而這一比例在現(xiàn)代社會的壓力下還在逐漸上升。盡管公眾對心理健康的重視有所增加，心理支持服務(wù)的可及性卻仍然受到限制，尤其是對處于弱勢群體中的人來說，專業(yè)資源更是稀缺。這種供需之間的矛盾催促人們尋找創(chuàng)新且可擴(kuò)展的解決方案，以填補(bǔ)傳統(tǒng)心理健康服務(wù)所...

Llama4（家族）發(fā)布并重回開源榜Top1，我梳理了Llama4第一手效果實(shí)測（編碼、多模態(tài)、長上下文，啥啥都不行？）、本地部署、體驗(yàn)link：一、Llama4實(shí)測（真是水平如何）strawberry中有幾個r，回答：2個R9.9與9.11哪個大“Llama4”反著輸出結(jié)果：4amallL表格抽取，extractSwinTTNTS、Transformer'sThroughputLlama4給出了SwinV2T的結(jié)果Llama4編程，Llama4Maverick——Python六邊形測試失敗來自karminski的Llama4編程能力真是總結(jié)...

人工智能領(lǐng)域正迎來一場從被動工具到主動智能的革命，而這一趨勢的核心推手便是基礎(chǔ)代理（FoundationAgents）的崛起?；A(chǔ)代理不僅是現(xiàn)有大語言模型（LLMs）和多模態(tài)模型（LMMs）的延續(xù)，更是邁向類人智能系統(tǒng)的重要里程碑。它們以強(qiáng)大的感知、決策和執(zhí)行能力，試圖在認(rèn)知和行動中復(fù)制甚至超越人類智能。這一切離不開腦啟發(fā)智能（BrainInspiredIntelligence）的重要推動。研究人員從人類認(rèn)知體系中汲取靈感，模擬大腦在感知、記...

“目前大模型技術(shù)發(fā)展的如火如荼，但關(guān)于大模型的應(yīng)用大家都在摸著石頭過河。”目前大模型技術(shù)發(fā)展的如火如荼，但關(guān)于大模型的應(yīng)用大家都在摸著石頭過河；技術(shù)人員不知道大模型技術(shù)應(yīng)該怎么使用，產(chǎn)品和業(yè)務(wù)人員又不知道大模型能干啥。但我們要貫徹一個理念——技術(shù)只是工具，我們只是利用工具來解決問題。既然技術(shù)就是一個工具，因此我們就需要從兩個方面來理解工具：1.工具的能力2.工具的應(yīng)用大模型的能力與應(yīng)用在上一篇文章...

ModelContextProtocol（MCP）模型上下文協(xié)議（如下圖所示）是Anthropic發(fā)布的一種標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，使得Agent智能體應(yīng)用可以方便快捷地與下游異構(gòu)的數(shù)據(jù)或者工具進(jìn)行交互，還不熟悉的同學(xué)可以看下這兩篇文章《??王炸！MCP架構(gòu)設(shè)計(jì)深度剖析&使用SpringAI+MCP四步教你實(shí)現(xiàn)Agent智能體開發(fā)????》、《???MCP架構(gòu)設(shè)計(jì)演進(jìn)：從LocalMCPServer到RemoteMCPServer開源架構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)???》。最近，兩大關(guān)鍵事件標(biāo)志著MCP已從事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)...

Lovable：用AI顛覆傳統(tǒng)軟件開發(fā)Lovable.dev是一個革命性的AI驅(qū)動平臺，允許用戶無需編寫代碼即可構(gòu)建和發(fā)布高質(zhì)量的軟件v1版本。其核心功能包括：對話式開發(fā)：用戶通過聊天快速構(gòu)建網(wǎng)站和Web應(yīng)用，例如集成身份驗(yàn)證、數(shù)據(jù)存儲等功能。無縫集成：支持GitHub、Supabase等工具，實(shí)現(xiàn)一鍵部署。效率飛躍：相比傳統(tǒng)編碼，開發(fā)速度提升20倍。然而，隨著用戶量激增，Lovable面臨一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：如何高效監(jiān)控和調(diào)試其AI智能體的交互？Lan...