单agent落幕,双agent才能解决复杂问题!附LangGraph+Milvus实操
单agent落幕,双agent才能解决复杂问题!附LangGraph+Milvus实操做agent简单,但是做能落地的agent难,做能落地的长周期agent更是难上加难!
做agent简单,但是做能落地的agent难,做能落地的长周期agent更是难上加难!
在空间智能(Spatial Intelligence)飞速发展的今天,全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力,成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而,全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
在 LLM Agent 领域,有一个常见的问题:Agent 明明 "看到了" 错误信息,却总是重蹈覆辙。
在电影与虚拟制作中,「看清一个人」从来不是看清某一帧。导演通过镜头运动与光线变化,让观众在不同视角、不同光照条件下逐步建立对一个角色的完整认知。然而,在当前大量 customizing video generation model 的研究中,这个最基本的事实,却往往被忽视。
企业级场景和Vibe Coding,很大程度是相悖的。 文|邓咏仪 编辑|苏建勋 仅用半年时间,杨萍就目睹了AI Coding赛道有多疯狂。 2024年,Vibe Coding赛道发展如火如荼。Cur
如果一项任务主要涉及文本处理,并且你拥有完善的数据渠道,能够获取完成该任务所需的全部文本信息,那么人工智能完成这项任务的难度就会较低。
Medeo是最近最令我好奇的AI视频Agent。
编辑|张倩、陈陈 当智能体(Agent)开始深度介入人类世界,关于豆包 AI 手机的讨论可能只是个开始。 在此之前,手机、电脑软件都是给人用的 —— 人负责一步步操作,系统负责把信息存好、算好。但现在
最近,清华大学教授、智谱AI首席科学家唐杰发了一条长微博,总结了自己2025年对大模型进展的感悟。从预训练到中后训练、长尾场景的对齐能力,再到Agent、多模态和具身智能的发展,其中有不少亮点。
GitHub上最近出现了一个非常火的项目Agent-Skills-for-Context-Engineering,发布不到一周就斩获了2.3k Stars。为什么它能瞬间引爆社区?因为站在2025年末的节点上,我们已经受够了那些只存在于大厂白皮书里的Context Engineering(上下文工程) 理论。