Agent「记吃不记打」?华为诺亚&港中文发布SCOPE:Prompt自我进化,让HLE成功率翻倍
Agent「记吃不记打」?华为诺亚&港中文发布SCOPE:Prompt自我进化,让HLE成功率翻倍在 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 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。
Agent 的状态数据分两种:会话内的临时上下文和跨会话的长期知识。
在生成式AI(GenAI)的推动下,2025年标志着行业从“震撼期”正式步入“深水区”。这并非资本的泡沫,而是计算范式从CPU向GPU的根本性迁移——数据中心正进化为实时生产智能的“AI工厂”。相比于模型参数的单纯竞赛,AI应用带来的“任务执行”能力与直观体验,让人切身感受到从“信息检索”向“智能生成”的范式跃迁。