当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。
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。
Lemon AI作为全球首款全栈开源通用AI Agent系统，由hexdocom团队开发，旨在通过开源、本地化部署和低成本特性，让企业与个人均可轻松拥有专属智能体。
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。
没有一个大模型可以一统天下。 这，或许已经成为了AI大模型时代行业里的一个共识。
大数据和大模型已成为具身智能领域业界和学术界的焦点，人们也在期待人形机器人真正步入大数据、大模型时代。然而，行业一直缺乏稳定的人形机器人全身遥操作与数据采集方案。
2025年5月，美国数字健康企业 Akido Labs 宣布完成6000万美元B轮融资，由 McKesson Ventures 和 Polaris Partners 联合领投，老股东 Andreessen Horowitz（a16z）与 SVB Capital 跟投。融资所得将主要用于扩大其核心平台 ScopeAI 的部署，尤其是在医疗资源匮乏的社区加速落地。
Hi，我是银海。 你身边的AI产品经理，陪你解决每一个真实问题。
多AI智能体系统的复杂构建与优化，长期以来是用智能体解决科研问题和场景落地的瓶颈。来自英国格拉斯哥大学的研究团队发布了全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，通过引入自我进化机制，打破了传统多智能体系统在构建和优化中的限制！
上周，有媒体曝出了美团的 AI 零代码工具 NoCode，这是一款无需编程背景和经验，仅通过自然语言和对话形式即可快速生成应用的工具。 顾名思义，NoCode 可帮助很多人以「零代码」的方式创建个人提效工具、产品原型、可交互页面等。它不仅能生成代码，还可以进行实时预览，局部修改并一键部署，大幅降低了开发的门槛，可以帮助更多人释放创意。
