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我们了解到，近期字节 AI 产品部门 Flow 旗下发生产品调整：社交陪伴类 AI 产品猫箱原负责人梁琛奇已离开字节跳动；猫箱负责人由原星绘产品负责人西原（花名）接任；同时，星绘团队计划并入豆包，将由豆包 App 端负责人陆游（花名）一起管理。
减少80%员工评估工作量。
想象一个世界：AI 智能体不再仅仅为你工作，更能彼此协作，形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体（A2A）协议，正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）相比，孰优孰劣？本文将为您深入剖析。
本文作者刘圳是香港中文大学（深圳）数据科学学院的助理教授，肖镇中是德国马克思普朗克-智能系统研究所和图宾根大学的博士生，刘威杨是德国马克思普朗克-智能系统研究所的研究员，Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学和加拿大 Mila 研究所的教授，张鼎怀是微软研究院的研究员。此论文已收录于 ICLR 2025。
前两天给大家分享了一个我认为最强的开源AI Workflow平台：n8n。经过这几天的研究，我用n8n实现了一套超实用的X（原Twitter）热点监控workflow（工作流）。它由两个workflow(工作流)组成
本篇论文是由南洋理工大学 S-Lab 与普渡大学提出的无分类引导新范式，支持所有 Flow Matching 的生成模型。目前已被集成至 Diffusers 与 ComfyUI。
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了！
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！
AI Agents，Agentic AI，Agentic Architectures，Agentic Workflows......
「70 年的 AI 研究历史告诉我们一个最重要的道理：依靠纯粹算力的通用方法，最终总能以压倒性优势胜出。」如今，似乎可以重新再聊下这个话题。比如前两天我们发的 Agent 文章里的观点：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。