花 5 天时间借助 Claude Code 重写运营十余年的老旧代码库后,项目维护者直接将开源许可证从 LGPL 改为更宽松的 MIT。 近日,Python 经典编码检测工具 chardet 因此陷入舆论中心。 更具戏剧性的是,这个库的新版发布后,自 ...
活跃在AGI基础研究前沿的技术团队UniPat AI构建了一个极简的视觉智能体框架——SWE-Vision,让模型可以编写并执行Python代码来处理和验证自己的视觉判断。在五个主流视觉基准测试中,SWE-Vision均达到了当前最优水平。
3月16日消息,小米AI实验室研究员罗福莉,也就是很多人口中的“天才少女”,又发论文了。论文名叫ARL-Tangram: Unleash the Resource Efficiency in Agentic Reinforcement ...
这是一篇,写了两天,可能会有一点长的文章。 也是我从一个10年经验的用户体验设计师和一个30人公司的创始人的视角,来聊一聊,这个时代,我对软件、对Agent、对组织的一些些看法。 也试图理清我自己的一些思路。 很多东西不一定对,但是确实是我想表达的。
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Tensorlake推出无服务器基础设施平台,简化智能体工作流部署与扩展
Tensorlake公司发布新的无服务器基础设施平台,旨在简化企业设计、构建和运行AI智能体的过程。该平台解决了企业集成自主AI智能体时面临的基础设施复杂性问题,提供一体化解决方案替代多个基础设施组件。平台集成请求队列、自动扩容容器基础设施、安全沙盒等功能,支持Python开发智能体工作流并部署为API。目前已获得860万美元融资,客户包括Sixt汽车租赁等大型企业。
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小米研究员罗福莉新论文聚焦AI Agent:动作级调度破解算力浪费难题
人工智能领域正经历一场从“模型中心”向“Agent系统”的范式转移。传统AI系统以单一模型为核心,通过输入数据、模型计算、输出结果的线性流程完成任务,其资源消耗集中于GPU算力。但随着AI Agent技术的突破,计算模式发生根本性变化——系统开始整合GPU、CPU、API接口、存储设备和网络资源,形成多维度资源协同的复杂架构。 以典型任务为例,现代AI ...
AI智能体OpenClaw的火爆,不仅仅是一款工具的成功。它精准地踩中了人们在AI时代集体性的FOMO(错失恐惧症)心态;但与此同时,横亘在效率与安全之间的问题也被暴露在聚光灯下。有安全厂商人员对记者表示,网上的教程铺天盖地,却几乎没人告诉你:从“跑起来”到“安全运行”,中间隔着一道巨大的技术鸿沟。
最近这波 OpenClaw,国内几个大模型公司可真的是杀疯了。 我熟悉的几家创业公司,都极度缺算力。智谱前段时间还限购过自家的 Coding Plan,MiniMax、Kimi 的 API 调用量也在疯涨。
天天上班的你,有多少「摸鱼」的时间?此前,澳大利亚悉尼大学的研究人员在《Educational and Developmental Psychologist》期刊上发表了一篇题为“Rest breaks aid directed attention and learning”的研究论文,指出摸鱼可以提升工作效率,五分钟的大脑休息,可以将后续任务的表现和生产力平均提高 57%,更有利于后续的工作。
但在FOMO情绪驱使下,普通用户很快会发现,想养一只龙虾,成本十分高昂。除了要配备3000多元的Mac Mini,请人上门安装单次费用在50元到200元不等——而Token消耗,更是一个无底洞。有人晒出了一周烧掉14亿Token,一个月“烧”了1万多元的账单。
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