
微软警告:大模型ICL并非真正意义上的学习,你的AI Agent随时可能“失忆”
微软警告:大模型ICL并非真正意义上的学习,你的AI Agent随时可能“失忆”上下文学习”(In-Context Learning,ICL),是大模型不需要微调(fine-tuning),仅通过分析在提示词中给出的几个范例,就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了:您在提示词里扔进去几个例子,然后,哇!大模型似乎瞬间就学会了一项新技能,表现得像个天才。
上下文学习”(In-Context Learning,ICL),是大模型不需要微调(fine-tuning),仅通过分析在提示词中给出的几个范例,就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了:您在提示词里扔进去几个例子,然后,哇!大模型似乎瞬间就学会了一项新技能,表现得像个天才。
以腾讯元器平台上的「公众号智能体」为例,它提供了一种可能的解决方案。它最大的特点,是经过公众号创作者授权后,可自动读取该公众号发布的文章,并实时更新为知识库。对于我们前面提到的困惑,这个功能简直是打瞌睡送来了枕头。
通义DeepResearch团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 阿里开源旗下首个深度研究Agent模型通义DeepResearch! 相比于基于基础模型的ReAct Agent和闭源Deep
CEO私人助理的活儿,也被Agent盯上了。 每天能独立更新出全公司的日报版“今日头条”,还是完全本地部署、开箱即用的那种:没错,整个机箱就A4大小,跟iPhone 15 Pro Max对比起来是这样的:不卖关子,这么个新鲜角色,名叫智跃Agent一体机。很有意思的一点是,这是市面上首个专门面向CEO打造的软硬一体私有化Agent,目标用户非常明确。
即梦AI最新上线的Agent模式,只需要说出你的需求,它就能自动帮你写提示词,新上手的小白也能轻松玩转。比Nano banana更懂中文场景,文生图和图像编辑还比Nano banana强!
本周,我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化,我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃,和我们聊一聊什么是时序大模型,和大语言模型的区别和具体的案例,他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
AI Agent是否正在催生一个全新的经济层?谷歌DeepMind和多伦多大学联合表示:是的。在这里,智能体能够以超出人类直接监管的规模和速度进行交易与协作。
如果要评选出 2025 年暑期乃至 25 全年最受欢迎的 Agent 项目,Aivilization 毫无疑问会获奖。
随着Agent的爆发,大型语言模型(LLM)的应用不再局限于生成日常对话,而是越来越多地被要求输出像JSON或XML这样的结构化数据。这种结构化输出对于确保安全性、与其他软件系统互操作以及执行下游自动化任务至关重要。
GPT-5 的发布,可以看作是一个分水岭。练习时长两年半的 GPT-5,并没有展现出和 GPT-4 本质上的差别,甚至因为模型的预设人格引发了用户的反感情绪。