大模型如何突破“认知茧房”?RAG+MCP构建外部脑接口
在大型语言模型(LLM)日臻成熟的今天,如何突破其固有限制成为关键议题。检索增强生成(RAG)与多模态上下文处理(MCP)技术正成为驱动大模型能力跃升的核心引擎。本文深入探讨两大技术在信息实时性、知识精准度及多维度感知方面的突破性价值及其协同演进路径。
在大型语言模型(LLM)日臻成熟的今天,如何突破其固有限制成为关键议题。检索增强生成(RAG)与多模态上下文处理(MCP)技术正成为驱动大模型能力跃升的核心引擎。本文深入探讨两大技术在信息实时性、知识精准度及多维度感知方面的突破性价值及其协同演进路径。
硅谷大佬出走创业,三天两头就有一桩,但要出走的 Yann LeCun 不一样,他是能让扎克伯格亲自登门的重量级人物,是深度学习三巨头之一,图灵奖得主,Meta AI Research 的开山祖师。
最近圈内有关人类多久能实现AGI的问题可谓众说纷纭。前段时间,OpenAI宣布2028年将打造出AI研究院;而前两天,在伊丽莎白女王工程奖的获奖现场,辛顿预测20年内AI将在辩论中永久性胜过人类,本吉奥则认为若延续当前趋势,5年内AI或达员工工作水平。
AI Agent 正在成为产品与组织的新变量,但关于它的误解也在迅速蔓延:它是工具?是助手?是“拟人化”的幻觉?本文从五个关键问题出发,拆解 AI Agent 的能力边界与协作价值,帮助你厘清认知、校准预期,并找到真正值得投入的方向。
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近日,AI 数据分析创业公司 WisdomAI 宣布完成5000万美元的 A 轮融资,此轮融资由著名风险投资公司 Kleiner Perkins 主导,Nvidia 的风险投资部门 NVentures 也参与了此次融资。这一消息传出后,WisdomAI 的创始
在最新发布的Dify 1.9.2版本中,核心焦点是性能与稳定性提升、异步处理优化以及开发者体验改善。本次版本不仅在内部架构和工作流控制方面进行了优化,还在可观测性、集成支持等多个环节进行了重要升级。以下是本次更新的详细解析与升级指南。
当所有人都在喊 “智能体元年” 的时候,Karpathy 直接泼了盆冷水,他说:别想了,这是 “智能体的十年”。大神如此判断,并非悲观,而是一线从业者最清醒的洞察 —— 现在的 AI 智能体根本不好用,你不敢雇它当实习生,因为它不够聪明,无法理解多模态信息,不
在自然旗下《人文与社会科学传播》期刊上发表的一篇题为《根本不存在有意识的人工智能》的最新概念研究中,学者安杰伊·波伦布斯基(Andrzej Porębski)和雅库布·菲古拉(Jakub Figura)对当前愈演愈烈的人工智能(AI)意识辩论,提出了一个简单而
人工智能正在彻底改变我们构建软件的方式,但同时也带来了新的挑战:你如何确定你的 AI 应用真的给出了正确答案,并产生了理想结果?
最近是不是很多自媒体都在告诉你:“别跟 AI 客气,你越粗鲁,它的表现越好”?今天还刷到一个短视频,竟然拿出了一篇专门研究这个问题的论文,给出了肯定的结论。
今年,你是不是也接到过 AI 销售的电话?从过去僵硬的机械音,AI 销售的推销目前已经到了几乎完全自然的语音对话。NotebookLM 火了一整年,也催生了一堆 AI 播客产品。AI 口语陪练 App 正在大把赚钱,更不用提 AI 虚拟伙伴和虚拟主播。
论文第一作者何浩然是香港科技大学博士生,研究方向包括强化学习和基础模型等,研究目标是通过经验和奖励激发超级智能。共同第一作者叶语霄是香港科技大学一年级博士。通讯作者为香港科技大学电子及计算机工程系、计算机科学与工程系助理教授潘玲。
在大模型浪潮中,OCR 技术似乎已成“老生常谈”。但 DeepSeek OCR 的出现,却让人重新审视“识别”这件事的边界。本文从技术架构、能力表现到产品体验,拆解它为何能在一众模型中脱颖而出,成为真正“惊艳”的存在。
llm deepseek ocr deepseekocr 令 2025-10-31 10:44 2
在大语言模型(LLM)掀起热潮之后,AI Agent(智能体)的热度持续攀升,已成为人工智能领域最受瞩目的焦点之一。它不再局限于对话与问答,而是被广泛认为是通往通用人工智能(AGI)的一条可行性路径。那么,AI Agent 究竟是什么?它与我们熟知的大模型有何
Dify应用平台在内部使用的主要问题在于:当前无法确定一个稳定版本用于生产环境。目前Dify发布的新版本中总会引入新的不可预知的问题,以最近发布的1.9.0~1.9.2版本为例进行说明(仅描述个人发现的问题):
在华为旗下的学术平台“黄大年茶思屋”上,有技术专家甚至指出,该模型的核心构件视觉encoder的高效解码,为光计算和量子计算在LLM(注:大语言模型)领域的引入提供了明确的技术路径。
随着大语言模型LLM技术的高速演进,围绕其构建的AI原生应用开发平台也快速涌现,这类平台的核心价值在于,降低AI应用开发门槛,强化从AI应用场景定义、AI应用系统系统设计、开发、发布上线的全流程支撑能力,加速业务专家快速构建生产级的生成式AI应用。在基于LLM
研究团队发现了一个让人意外的现象:虽然目前的AI系统确实能够生成看起来很专业的综述论文,表面上读起来很流畅,逻辑也算清晰,但仔细检验后发现,这些AI生成的综述在深度和准确性方面与人类专家撰写的综述相比,仍然存在显著差距。这就好比一个学生背诵了教科书的内容,能够
维基百科精于原理陈列,却拙于交叉应用;强于英文覆盖,却弱于中文生态;广纳主流视野,却忽视长尾需求;ArXiv详于最终结论,却疏于过程还原;而AI助手则长于快速应答,却止于浅层检索,难以辅助用户构建体系化的科学认知。
马斯克 llm 玻尔 滑铁卢 sciencepedia 2025-10-30 22:44 2