在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
大型语言模型（LLM）本身很强大，但知识是静态的，有时会“胡说八道”。为了解决这个问题，我们可以让它去外部知识库（比如维基百科、搜索引擎）里“检索”信息，这就是所谓的“检索增强生成”（RAG）。
斯坦福等新框架，用在线强化学习让智能体系统“以小搏大”，领先GPT-4o—— AgentFlow，是一种能够在线优化智能体系统的新范式，可以持续提升智能体系统对于复杂问题的推理能力。
在 AI 时代，最赚钱的可能不是那些会写代码的人，而是那些能把专业经验「产品化」的人。大量专业人士手里握着宝贵的行业 know-how，却找不到一个合适的方式把它变成持续收入。直到我看到 MuleRun，才发现有人正在尝试打破这个困局——让不懂代码的专业人士，也能把自己的工作流变成可交易的「商品」。
大家好，我是袋鼠帝。 国庆那几天，刷抖音，偶然刷到了一个看起来挺🐂🍺的AI工具。 视频里，一个哥们只是发布了一个任务，Agent就自动打开了小红书网站，登录账号，上传图片，写入标题和笔记内容，最后自己
近日，Zen7 Labs正式提出DePA（Decentralized Payment Agent，去中心化支付智能体）概念，并率先在GitHub 上开源其核心产品Zen7 Payment Agent。Zen7 Labs 是一家专注于智能计算与 Agent 技术创新的国际化团队
虽然浏览器 AI agent 的概念听起来很美好，但实际构建这样的系统却面临巨大挑战。这正是 Kernel 要解决的核心问题。我发现很多开发者想要构建 AI agent，但却在基础设施层面遇到了各种障碍：性能不稳定、运行时间不可靠、定价不合理、身份认证复杂、权限管理混乱，以及一个本来就不是为 agent 设计的互联网世界。
传闻许久的 OpenAI AI Agent 浏览器，如今这个靴子终于正式落地。但 AI 浏览器已经是巨头新贵正在不断涌入的赛道，OpenAI 还未正式下场，就已经有了十足的火药味：预热推文评论区最高赞的评论，就是一名用户表示自己已经卸载了 Chrome，等待 Atlas，颇有点「打扫卫生再请客」的感觉。
来自硅谷一线 AI 创业者的数据：95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能，而是因为围绕它们搭建的脚手架，上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品，但实际上他们构建的是上下文选择系统。」
都说苹果AI慢半拍，没想到新研究直接在Transformer头上动土。（doge） 「Mamba+工具」，在Agent场景更能打！
