没错，今天我们要介绍的这位 AI Agent，很有可能成为你未来的专属求职小助手 ～ 因为它不仅可以帮我们筛选合适的工作，还可以直接帮我们投递简历！下面先让我们看看 Twitter 上大佬 el.cine 分享的过程：
发表于昨天的论文《Agent Laboratory: Using LLM Agents as Research Assistants》对于科研界具有划时代意义，过去几周才能完成的科研任务现在仅需20分钟到一两个小时左右（不同LLM），花费2-13个美金的Token即可完成！
随着AI Agent市场的越发火爆，为了让用户全面了解AI Agent并积极参与生态构建，一些公司相继推出了官方智能体相关的解读及白皮书。
检索-增强生成 (RAG) 是一个永不过时的话题，并在不断扩展以增强LLMs 的功能。对于那些不太熟悉RAG 的人来说：这种方法利用外部知识来增强模型的能力，从外部资源中检索您实际需要的信息。
对于专业应用和创意工作流来说，除了高质量的形状和纹理，更需要可以独立操作的「零部件级3D模型」。为此，Meta与牛津大学的研究人员推出了全新的多视图扩散模型。
随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，单一AI智能体已经展现出强大的问题解决能力。然而，在面对复杂的企业级应用场景时，单一智能体的能力往往显得捉襟见肘。
由普林斯顿大学教授共同创立的一家AI初创公司获得了1860万美元的国防部拨款，用于开发一种内存芯片，该芯片旨在提供更快、更高效的AI推理处理。
现在，大模型可以帮你梳理新闻时间线了，以后吃瓜就更方便了！ AI Agent的风，咱们赛博乐子人也得吹吹。 这就是来自阿里巴巴通义实验室与上海交通大学的新研究，他们提出了一种基于Agent的新闻时间线摘要新框架——CHRONOS。
游戏玩家最为关心得为英伟达献出多少大洋，黄仁勋却寥寥几页带过了消费级显卡，把大段叙述留给了AI，以及智能体、世界模型、机器人、自动驾驶、超算等因AI渗透发生进展的领域，未来又将如何被英伟达改变。
当监管不到位的时候，AI与算法可以滋养出怎样的巨兽。
