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2026年7月1日,随着大模型基础能力趋于同质化,全球AI产业的重心已正式从“参数规模竞赛”全面转向“Agent(智能体)工程化落地”。在刚刚结束的2026世界...
过去,很多智能体应用更像一个高级聊天工具。用户输入任务,模型生成计划,再调用几个工具返回结果。这个阶段,团队更关注 Agent 能不能完成任务。
过去,很多大模型应用的 Prompt 都是开发者手动写出来的。一个模板写好后,直接放进代码中使用。如果效果不好,就人工修改几句,再重新测试。
过去,很多企业接入大模型时,重点关注的是调用效果。模型回答是否准确、响应是否足够快、是否能接入知识库,是早期最重要的问题。
而在 2026 年的 AI 时代,我们迎来了第三次范式跃迁:GUI Agent(图形用户界面智能体)。 得益于多模态大模型(VLM)的爆发,AI 终于长出了“眼...
对于每一个经常和 Linux/Mac 终端(Terminal)打交道的开发者、运维人员或极客来说,以下场景绝对让人抓狂
在 2026 年的 AI 时代,爬虫的范式已经彻底改变。 我们不再需要教计算机“怎么找(规则)”,而是直接告诉 AI“我要什么(意图)”。通过结合浏览器自动化...
在之前的文章中,我们探讨了如何通过 API 调用云端大模型来构建企业级应用。但对于很多极客、IT运维人员或对隐私要求极高的开发者来说,把电脑里的文件、系统日志发...
在前两篇文章中,我们探讨了用 RAG 解决知识库问答,用 Agent 解决数据查询。但在真实的商业环境中,很多业务并不是“一问一答”就能解决的,而是一条包含多个...
在企业的日常运营中,有一个极其普遍且昂贵的痛点: 业务人员(运营、销售、产品经理)每天都需要看数据来做决策,但他们不会写 SQL;而懂 SQL 的数据分析师,每...
在2024-2026年的AI浪潮中,几乎所有企业都在探索大语言模型(LLM)的应用。然而,当企业试图将AI引入内部业务时,往往会遇到三大痛点:
【本报讯】 2026年6月17日,《自然》(Nature)杂志同期刊发两项重磅研究,标志着人工智能在医疗领域的角色发生质变。谷歌DeepMind升级的AMIE系...
【本报讯】 2026年6月24日,Anthropic联合微软、OpenAI等头部厂商正式发布Model Context Protocol(MCP)1.0正式版,...
在2024-2025年的“o1/o3”时代,大模型的“慢思考”本质上是在单一的自回归生成流中,强迫模型自己进行隐式的回溯与纠错。这种“暴力系统2”架构在2026...
在2023-2025年的“AI PC 1.0”时代,厂商的营销焦点集中在“NPU算力达到了多少TOPS”。然而,一线开发者很快发现了一个致命瓶颈:端侧跑大模型,...
如果说上一篇文章我们探讨了AI Agent如何作为“消费者”通过多模态降维和M2M协议去优雅地获取网页数据;那么本文,我们将视角翻转,探讨在大模型预训练/微调(...
在上一代AI大模型训练和RAG(检索增强生成)架构中,爬虫(如Scrapy、Playwright)的核心任务是“把网页HTML搬回本地”。然而,随着AI Age...
在上一篇文章《下一代AI Agent运行时:从“沙箱隔离”到“可信执行环境”的架构演进》中,我们深度拆解了如何通过TEE、eBPF+LSM、Wasm以及“控制-...
在大型语言模型(LLM)统治自然语言处理领域的今天,我们习惯了调用API来获取惊艳的文本生成效果。然而,这种“开箱即用”的便利也让我们与AI底层的序列建模逻辑渐...
在人工智能的版图中,如果说深度学习教会了机器“看”和“听”,那么强化学习(Reinforcement Learning, RL)则赋予了机器“做决策”的能力。与...
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