随着金融机构和专业人士越来越多地将大语言模型（LLMs）纳入其工作流程中，金融领域与人工智能社区之间依然存在显著障碍，包括专有数据和专业知识的壁垒。本文提出了 FinRobot，一种支持多个金融专业化人工智能智能体的新型开源 AI 智能体平台，每个代理均由 LLM 提供动力。
在深入学习和阅读智能体（Agent）相关的英文技术文章时，我发现传统的翻译软件和方法往往难以将这些文章准确、流畅地转换成地道的中文。逐字逐句的直译不仅导致"翻译腔"严重，还会使句子结构生硬，专业术语处理不当，这让读者理解起来非常吃力。
Harvey 是一家专注于为法律和专业服务领域开发特定领域 AI 的公司，由 Winston Weinberg 和 Gabe 联合创立，旨在通过构建端到端的工作流程和简化复杂任务，彻底改变法律及相关行业。
英伟达巧妙地将DeepSeek-R1与推理时扩展相结合，构建了全新工作流程，自动优化生成GPU内核，取得了令人瞩目的成果。
最近读者后台留言，问有没有好用的工作流平台。确实，对于大多数流程相对固定的任务，采用工作流完成确实是最优解，这种需求一直存在。
在处理这类复杂任务的过程中，大模型智能体将问题分解为可执行的工作流（Workflow）是关键的一步。然而，这一核心能力目前缺乏完善的评测基准。为解决上述问题，浙大通义联合发布WorfBench——一个涵盖多场景和复杂图结构工作流的统一基准，以及WorfEval——一套系统性评估协议，通过子序列和子图匹配算法精准量化大模型生成工作流的能力。
春节假期未过半，DeepSeek 掀起的巨浪还在影响着所有和人工智能有关的领域。 今天一觉醒来， DeepSeek R1 模型已经正式加入 Azure AI Foundry 和 GitHub 模型目录，开发人员可以快速地进行实验、迭代，并将这款热门模型集成到他们的工作流程中。
之前在《如何用AI解决信息大爆炸的难题》中我提过，根据我们自己的全球媒体和付费信源订阅列表，Y同学研发了适用于我们社区的知识库工作流，第一步先把常订阅的媒体进行自动化AI知识库构建。这样就把全球多信源的每日更新存在了我们的知识库里。
RAG系统的搭建与优化是一项庞大且复杂的系统工程，通常需要兼顾测试制定、检索调优、模型调优等关键环节，繁琐的工作流程往往让人无从下手。
就在刚刚，腾讯混元3D全新版本上线了。这一周内我在混元3D、Tripo3D、Meshy这三家AI 3D里跑了上百次案例，在文生3D、图生3D、纹理材质生成、3D工作流四个维度，让小白也能最大程度体验到AI 3D能做到什么，以及将如何影响AI生图、AI视频的工作流。
