
Agent不长记性咋整?试试G-Memory,可进化的有组织“集体大脑”
Agent不长记性咋整?试试G-Memory,可进化的有组织“集体大脑”自Agent火了以后,有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现,但绝大多数仍是为"单兵作战"设计,难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增10倍的多智能体系统(MAS)
自Agent火了以后,有关"记忆"的框架如雨后春笋般涌现,但绝大多数仍是为"单兵作战"设计,难以适应需要复杂协作、信息交互量暴增10倍的多智能体系统(MAS)
你有没有想过,为什么有些AI产品一上线就获得用户疯狂追捧,而另一些技术看起来更先进的产品却在市场上反响平平?为什么Cursor这样的AI代码编辑器能够席卷开发者社区,而许多功能更强大的AI工具却始终无法获得用户信任?
AI 决策的可靠性与安全性是其实际部署的核心挑战。当前智能体广泛依赖复杂的机器学习模型进行决策,但由于模型缺乏透明性,其决策过程往往难以被理解与验证,尤其在关键场景中,错误决策可能带来严重后果。因此,提升模型的可解释性成为迫切需求。
只用一个模型,就能边思考边动手,涮火锅、调鸡尾酒,还能听你指挥、自己纠错 —— 未来通用机器人的关键一跃,或许已经到来。
作为一个专注用AI解决具体场景问题的自媒体小博主,每一个场景我一般都搓一个提示词出来,随着覆盖的场景越来越多,我的提示词库也变得越来越庞大。
在人工智能领域,ChatGPT 作为 OpenAI 推出的聊天机器人一直以其强大的文字生成能力受到关注。然而近期一项独特的实验显示,当 ChatGPT 与一款诞生于 1977 年(48 年前)的经典游戏机雅达利 2600(Atari 2600)对弈国际象棋时,却遭遇了意想不到的失败。
凌晨三点的 AI 实验室,键盘敲击声在空荡的房间回响。屏幕上,博士生小王、小李、小赵正疯狂调整模型参数,只为在 NeurIPS 截稿前将准确率从 98.2% 刷到 98.5%。
生成式AI提升内容效率并重塑营销洞察,但品牌本质(用户价值)不变。企业需聚焦垂直数据沉淀、AI原生工作流改造(非仅工具应用),并应对一把手认知不足及组织转型挑战
美国陆军预备役新成立部门,代号「201分队」,汇集了Meta、OpenAI等巨头高管。这些硅谷精英化身中校,每年服役120小时,致力于为美军带来技术升级、AI培训和采购建议。这不仅标志着五角大楼与硅谷的深度合作,也预示着未来战争将由算法与数据主导。
圈粉无数的Arc浏览器,在AI加持下华丽丽“变身”了——