群核科技,摸着李飞飞过河
群核科技,摸着李飞飞过河当李飞飞指明空间智能是 AI 的下一站时,行业才猛然发现,通往这一站最关键的「数据船票」,其实早就握在了这位行业老兵手中。
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当李飞飞指明空间智能是 AI 的下一站时,行业才猛然发现,通往这一站最关键的「数据船票」,其实早就握在了这位行业老兵手中。
我们正处在一个AI Agent(智能体)爆发的时代。从简单的ReAct循环到复杂的Multi-Agent Swarm(多智能体蜂群),新的架构层出不穷。但在这些眼花缭乱的名词背后,开发者的工作往往更像是一门“玄学”,我们凭直觉调整提示词,凭经验增加Agent的数量,却很难说清楚为什么某个架构在特定任务上表现更好。
就在最近,豆包上新了图像创作模型 Doubao-Seedream-4.5(以下简称 Seedream 4.5)。 猜猜下面两张图片,哪张是 Seedream 4.5 生成的?哪张是最近风头正盛的 Nano Banana Pro 生成的?
我一直觉得自己写东西挺随性的,没什么固定套路。 直到被一个 AI 工具打脸。 它让我上传几篇旧稿,几十秒后出来一份报告,告诉我: 你的逗号句号比是 0.778。 你的中位句长是 26 字。 你爱用对比结构。
豆包升级上新,火山引擎带着图像创作模型Doubao-Seedream-4.5来了。新模型有三个主打点。一是强化了原图保持能力,最大化保持原图的人脸、光影与色调、画面细节,可以用来P图。例如“只保留绿线中的人物,将其他角色都删掉”:
DeepWisdom研究团队提出:视频生成模型不仅能画画,更能推理。 为了验证这一观点,团队推出了VR-Bench——这是首个通过迷宫任务评估视频模型空间推理(spatial reasoning)能力的基准测试
想象你在准备早餐:你不会先写一份详细到「左手抓鸡蛋、右手拿碗、手腕旋转 45 度敲击蛋壳」这样的清单,也不会只有一个笼统的计划叫「做个早餐」,然后不知所措。
斯坦福和MIT的研究团队推出了一种新的AI智能体推理框架ReCAP,在长上下文任务中全面超越了现有的主流框架ReAct,性能提升显著。ReCAP通过独特的递归树结构和三大机制,解决了大语言模型在复杂任务中常见的目标漂移、上下文断层和成本爆炸等问题。
业务拉胯、军心分崩,苹果AI负责人下岗了!就在刚刚,苹果官宣其AI负责人——John Giannandrea(约翰·詹南德里亚)即将卸任。消息一出,外部评价大同小异:苹果AI「罪魁祸首」,结束了他动荡不安的任期。至此,这位直接向库克汇报的高管,7年苹果生涯结束。
随着大语言模型与开发工具链的深度融合,命令行终端正被重塑为开发者的AI协作界面。本文以 Google gemini-cli 为范本,通过源码解构,系统性分析其 Agent 内核、ReAct 工作流、工具调用与上下文管理等核心模块的实现原理。为希望构建终端 Agent 的开发者,提供工程实现的系统化参考。