智能体落地元年,Agent Infra是关键一环|对话腾讯云&Dify
智能体落地元年,Agent Infra是关键一环|对话腾讯云&Dify毋庸置疑!2025年title属于「Agent元年」。
毋庸置疑!2025年title属于「Agent元年」。
为什么Agent在演示时无所不能,到了实际场景却频频拉胯?
倒反天罡! Gemini 3 Flash的表现在SWE-Bench Verified测试中获得了78%的分数,比超大杯Pro还略胜一筹。
2025 年,让 Agent 实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了,而是「质量」。如何让 Agent 输出可靠、准确的内容,仍然是最难的部分。
学霸的谎言被揭穿!一篇来自Adobe Research的论文发现,高语义理解并不会提升生成质量,反而可能破坏空间结构。用iREPA简单修改,削弱全局干扰,生成质量立即飙升 。
在过去两年里,记忆(Memory)几乎从 “可选模块” 迅速变成了 Agent 系统的 “基础设施”:对话型助手需要记住用户习惯与历史偏好;代码 / 软件工程 Agent 需要记住仓库结构、约束与修复策略;
过去两年,我们几乎默认了一件事: 人和 AI 的交互就只能靠文本框和语音。 不管是 GPT、DeepSeek、Claude,还是各种音视频 Agent,核心入口几乎清一色是一个聊天框。 但只要你真正做
即将过去的、我们无比熟悉的 2025 年,被称为是 Agent 的元年。
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架,攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构,通过双重注意力机制,实现布局精准锚定与身份高保真隔离,在基准测试中超越开源SOTA模型,对标GPT-4o等闭源系统,为定制化AI图像生成带来新突破。
在文生图(Text-to-Image)和视频生成领域,以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。