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自 2023年OpenAI发布函数调用功能以来，我一直在思考如何开启智能体和工具使用的生态系统。随着基础模型变得越来越智能，智能体与外部工具、数据和API交互的能力却日益碎片化：开发人员需要为智能体运行和集成的每个系统都实现具有特殊业务逻辑的智能体。
知名 AI 工程师、Pleias 的联合创始人 Alexander Doria 最近针对 DeepResearch、Agent 以及 Claude Sonnet 3.7 发表了两篇文章，颇为值得一读，尤其是 Agent 智能体的部分。
在虚拟现实、游戏以及 3D 内容创作领域，从单张图像重建高保真且可动画的全身 3D 人体一直是一个极具挑战性的问题：人体多样性、姿势复杂性、数据稀缺性等等。
虽然大多数强化学习（RL）方法都在使用浅层多层感知器（MLP），但普林斯顿大学和华沙理工的新研究表明，将对比 RL（CRL）扩展到 1000 层可以显著提高性能，在各种机器人任务中，性能可以提高最多 50 倍。
其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了？
保持乐观，但变革可能没有想象中的快。
随着传统的人工智能基准测试技术显得力不从心，AI 构建者正转向更具创意的方法来评估生成式 AI 模型的能力。
从一行行代码、注释中感受 AlexNet 的诞生，或许老代码中还藏着启发未来的「新」知识。
3月21日上午，沙河高教园区AI+新材料合成校企联合实验室揭牌仪式在新元科技园区成功举办。
自动驾驶实现垂直领域的AGI，有了新路径。不是Robotaxi，而是RoadAGI。在英伟达GTC 2025上，元戎启行CEO周光受邀分享，提出用RoadAGI，能更快大规模商用自动驾驶，实现垂直道路场景下的AGI，RoadAGI的实施平台，是元戎最新分享的AI Spark：