Hi，這里是Aitrainee，歡迎閱讀本期新文章。Cursor0.49更新來了，這次帶來一波實(shí)用功能，讓Agent更聽話，開發(fā)流程更順暢。在設(shè)置Beta選項(xiàng)中，把更新頻率切換到早期預(yù)覽，然后在幫助里檢查更新，你應(yīng)該就能更新到最新0.49.x版本。規(guī)則系統(tǒng)升級聊天直接生成規(guī)則:我了解到自從Cursor改版成了分塊的mdc規(guī)則：cursorrules即將棄用！每個(gè)人都需要遷移到更靈活的項(xiàng)目規(guī)則來（無痛遷移教程）有很多人其實(shí)覺得麻煩，不想去寫一個(gè)個(gè)寫這些...

論文筆記分享，ReasoningModelsCanBeEffectiveWithoutThinking。ucberkeley。目前主流的推理模型在解決問題時(shí)，通常會(huì)有一個(gè)think階段。這種方式雖然結(jié)果會(huì)大幅提升，但消耗的計(jì)算資源卻不少。所以，這個(gè)文章研究的問題是：AI真的需要這么“認(rèn)真思考”嗎？注：本文寫于o3發(fā)布之前，o3的思考充分利用工具能力，模型即產(chǎn)品，有一點(diǎn)跳脫o1版推理大模型的范疇了。另外，今天開源的Gemini2.5Flash，支持了thinkingbudget，有一些理念...

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(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。這就像你在問一個(gè)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...

在人工智能的浪潮中，企業(yè)對靈活、高效且透明的模型需求日益增長。然而，現(xiàn)有的解決方案往往難以同時(shí)滿足這些要求。開源模型可能缺乏特定領(lǐng)域的功能，而專有系統(tǒng)有時(shí)會(huì)限制訪問或適應(yīng)性。這種差距在涉及語音識別、邏輯推理和檢索增強(qiáng)生成（RAG）的任務(wù)中尤為明顯，技術(shù)碎片化和工具鏈不兼容導(dǎo)致了操作瓶頸。4月22日，IBM帶來了全新的Granite3.3，這是一套專為企業(yè)應(yīng)用設(shè)計(jì)的開源基礎(chǔ)模型，涵蓋了語音處理、推理能力和檢索機(jī)制的...

一、引言：GenAI熱潮下的RAG應(yīng)用挑戰(zhàn)如今，人們成長為生成式人工智能（GenAI）專家的速度令人驚嘆。每個(gè)人都宣稱GenAI將帶來下一次工業(yè)革命。這是一個(gè)宏大的承諾，我也認(rèn)同，這次是真的。人工智能終將徹底改變我們的工作和生活方式，很難想象會(huì)再次陷入人工智能寒冬。大語言模型（LLMs）和多模態(tài)模型在現(xiàn)有流程中非常實(shí)用，而且“相對”容易實(shí)現(xiàn)。只需一個(gè)向量數(shù)據(jù)庫，幾行處理原始數(shù)據(jù)的代碼，再加上幾個(gè)API調(diào)用——至少理論上...

經(jīng)濟(jì)價(jià)值：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心驅(qū)動(dòng)力GPU服務(wù)器是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基石，推動(dòng)著產(chǎn)業(yè)升級和商業(yè)模式創(chuàng)新。在傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)域，其高吞吐量計(jì)算特性可支持企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)流程的數(shù)字化重構(gòu)，例如通過實(shí)時(shí)工業(yè)視覺檢測優(yōu)化制造良率，或借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)優(yōu)化，從而顯著降低邊際成本。在新興領(lǐng)域，GPU算力支撐的深度學(xué)習(xí)模型和分布式訓(xùn)練框架，催生了以生成式AI為核心的在線教育平臺、基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的金融風(fēng)控系統(tǒng)等創(chuàng)新業(yè)態(tài)。勁速云算力...

引言在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大模型（如GPT、ChatGPT等）已經(jīng)成為我們?nèi)粘９ぷ骱蛯W(xué)習(xí)中的重要工具。然而，如何與大模型高效交互，卻是一門需要技巧的學(xué)問。其中，提示詞（Prompt）的設(shè)計(jì)尤為關(guān)鍵。一個(gè)好的提示詞，不僅能提高模型的輸出質(zhì)量，還能節(jié)省時(shí)間，提升效率。今天，我們將從專業(yè)角度出發(fā)，探討如何優(yōu)化AI提示詞，幫助你更好地與大模型交互。無論你是AI領(lǐng)域的初學(xué)者，還是有一定經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者，這篇文章都能為你...

Ollama在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的今天，大型語言模型(LLM)的應(yīng)用越來越廣泛。Ollama作為一款創(chuàng)新的開源框架，為開發(fā)者和研究者提供了在本地環(huán)境高效部署和運(yùn)行LLM的全新解決方案?？缙脚_安裝指南Ollama支持主流操作系統(tǒng)，安裝過程極為簡便：?Linux用戶可通過終端一鍵安裝：wgetOhttps:setup.ollama.aibash?macOS用戶推薦使用Homebrew：brewtapollamaollama&&brewinstall?Windows用戶可通過WSL輕松部署模型快速啟動(dòng)示例啟動(dòng)預(yù)...

2025年4月9日，Google正式推出Agent2AgentProtocol（以下簡稱“A2A”）。這一協(xié)議為各類AIAgent之間的高效溝通與協(xié)作搭建了橋梁，無論是獨(dú)立Agent與獨(dú)立Agent、獨(dú)立Agent與企業(yè)Agent，還是企業(yè)Agent與企業(yè)Agent，都可以通過該協(xié)議實(shí)現(xiàn)通信交互和事務(wù)協(xié)作。下文詳細(xì)剖析之。1、A2A介紹A2A是一個(gè)開放協(xié)議，它為AIAgent之間提供了一種標(biāo)準(zhǔn)方式，無論底層開發(fā)框架或供應(yīng)商如何，都可以進(jìn)行協(xié)作，A2A充分考慮了Agent在與用戶和企業(yè)交...

Anthropic推出的MCP（模型上下文協(xié)議）取得了成功，這顯然激發(fā)了AI行業(yè)里的其他參與者，大家都想來定義一些開放協(xié)議，好用在AIAgent系統(tǒng)（AgenticSystems）的集成里。上周周，谷歌公開發(fā)布了一個(gè)叫A2A（Agent2Agent）的開放協(xié)議，目標(biāo)是規(guī)范多AIAgent系統(tǒng)通信的實(shí)現(xiàn)方式。很多人（可能有點(diǎn)誤解）說這兩種協(xié)議是競爭關(guān)系，而不是互補(bǔ)關(guān)系。谷歌公開說A2A和MCP是互補(bǔ)的。這話挺合理的。但會(huì)不會(huì)有隱藏的長期競爭目標(biāo)呢？我們會(huì)不...

“敢于嘗試是一個(gè)好的開始，中間可能會(huì)存在各種各樣的問題和困難，但只要用心思考，一定能找到合適的解決方案。”從事人工智能領(lǐng)域方面的技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用已經(jīng)差不多有兩年左右的時(shí)間了，作者也從一個(gè)對人工智能什么都不懂的小白勉強(qiáng)進(jìn)階成為對人工智能行業(yè)有了初步了解的初級開發(fā)人員。因此，從今天開始作者希望從一個(gè)純粹的技術(shù)人員，向一個(gè)能夠提供完整行業(yè)解決方案的項(xiàng)目人員的轉(zhuǎn)變；簡單來說，就是想從事人工智能方面的創(chuàng)業(yè)...

“智能體是大模型應(yīng)用的未來，而協(xié)議卻是決定大模型應(yīng)用的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。”2024年是大模型應(yīng)用探索的元年，而隨著大家對大模型應(yīng)用的探索，大模型被應(yīng)用到越來越多的場景；但同時(shí)也面臨著各種各樣的問題。特別是在智能體方面的應(yīng)用探索，面臨著各種各樣的問題；而其中目前最頭疼的無非就是各家大模型公司沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)于智能體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)也各式各樣；而這直接阻擋了大模型應(yīng)用方面的進(jìn)展。而解決這個(gè)問題最好的辦法是什么？那...

“復(fù)雜文檔的處理是人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ)，但同時(shí)也是一個(gè)門檻。”在這里先思考一個(gè)問題，哪種文檔格式最復(fù)雜？以我們經(jīng)常使用的文檔為例，不同系統(tǒng)下有不同格式的文檔；不論是文本，圖片，還是視頻都有很多種格式；但要說比較復(fù)雜的還是文本類文檔。因?yàn)槲谋绢愇臋n中包含著多種其它格式的文檔；以作者個(gè)人為例，我認(rèn)為最復(fù)雜的文檔就是常用的wordpdf這種格式。原因就在于這種格式的文檔就像一張白紙，我們可以在上面寫畫任何我們...

最近，北京的一場人形機(jī)器人半程馬拉松，吸引了巨大關(guān)注量。人形機(jī)器人再次成為了討論的焦點(diǎn)。然而，這場馬拉松比賽的熱度還沒過去，另一場更為硬核的比賽已經(jīng)在醞釀。2025年5月至6月，宇樹科技將舉辦全球首場“人形機(jī)器人格斗大賽”。這個(gè)曾經(jīng)只存在于科幻電影中的場景，如今已成為檢驗(yàn)人形機(jī)器人技術(shù)實(shí)力的擂臺。如果說馬拉松只是對機(jī)器人的耐力測試，那么格斗比賽則意味著機(jī)器人將走向會(huì)產(chǎn)生物理碰撞的擂臺實(shí)戰(zhàn)，這對算法與...

論文鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.01724項(xiàng)目鏈接：https:grisoon.github.ioDreamActorM1亮點(diǎn)直擊提出了一個(gè)整體的基于DiT的框架和一種漸進(jìn)的訓(xùn)練策略，用于支持靈活多尺度合成的人像動(dòng)畫。設(shè)計(jì)了混合控制信號，結(jié)合了隱式面部表征、顯式3D頭部球體和身體骨架，以實(shí)現(xiàn)富有表現(xiàn)力的身體和面部動(dòng)作合成，同時(shí)支持多樣化的角色風(fēng)格。開發(fā)了互補(bǔ)的外觀引導(dǎo)，以緩解視頻片段之間未見區(qū)域的信息差距，從而實(shí)現(xiàn)長時(shí)間段內(nèi)的一致視頻生...

最近，《自然》雜志上的一篇新論文引發(fā)了關(guān)注。它展示了谷歌如何用AI改變醫(yī)療的未來：通過自動(dòng)化技術(shù)降低成本、減輕醫(yī)生負(fù)擔(dān)，使他們能夠?qū)⒏嗑ν度氲綇?fù)雜病例的處理中。當(dāng)你帶著疑難雜癥就醫(yī)時(shí)，自然希望得到準(zhǔn)確的診斷。然而，即便經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生，有時(shí)也會(huì)對疑難病情感到棘手。有些癥狀或許并無大礙，但有些則需要深入檢查。近年來，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展迅猛，尤其在模式識別類任務(wù)中表現(xiàn)突出。谷歌近期在“AI醫(yī)生”...

周末的時(shí)候，Anthropic發(fā)布了AgenticCoding的最佳實(shí)踐博客。今天給家人們分享一下具體的內(nèi)容，先揭秘一個(gè)它背后有點(diǎn)“反直覺”的小把戲，看看“高端的AI”是如何用上“樸素的ifelse”的，最后再帶給大家一波官方總結(jié)的實(shí)戰(zhàn)干貨！“ultrathink”的魔法與樸素的ifelse在博客中提到，如果你想讓Claude在處理復(fù)雜問題時(shí)“多想想”，可以在指令里加上"think"這個(gè)詞。想讓它想得更深？那就用"thinkhard"或者"thinkharder"。甚至還有一...

在AI迅猛發(fā)展的當(dāng)下，各類新興工具與協(xié)議不斷涌現(xiàn)，為人工智能的能力提升注入強(qiáng)大動(dòng)力。其中，Agent2Agent協(xié)議（A2A）和模型上下文協(xié)議（MCP）堪稱兩項(xiàng)重大創(chuàng)新，正深度重塑人工智能的發(fā)展版圖。這兩者乍看之下似乎相似，但其實(shí)際用途卻截然不同。本文用通俗易懂的方式詳細(xì)介紹這兩種協(xié)議，幫助讀者清晰把握二者之間的差異，把握其在AI領(lǐng)域的獨(dú)特價(jià)值。1Agent2Agent協(xié)議（A2A）：AI協(xié)作的“中樞引擎”Agent2Agent協(xié)議（A2A）支...

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，人工智能（AI）以驚人的速度改變著世界。從爆火的ChatGPT，到文心一言、Kimi等生成式AI模型，AI技術(shù)正以前所未有的態(tài)勢進(jìn)入生活的各個(gè)領(lǐng)域，重塑醫(yī)療、教育、金融等行業(yè)格局。然而，在AI野心勃勃拓展疆土的背后，能源天花板的限制卻引發(fā)了日益嚴(yán)重的算力焦慮，成為其進(jìn)一步發(fā)展的巨大阻礙。一、AI算力需求暴增，能源供應(yīng)捉襟見肘AI產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，對算力的需求呈現(xiàn)出指數(shù)級增長。隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)...