最新Agentic Search综述,RL让Agent自主检索,RAG逐渐成为过去式
最新Agentic Search综述,RL让Agent自主检索,RAG逐渐成为过去式大型语言模型(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)。
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」。
阿里巴巴与上海交通大学 EPIC Lab 联合提出 Socratic-Zero,一个完全无外部数据依赖的自主推理训练框架。该方法仅从 100 个种子问题出发,通过三个智能体的协同进化,自动生成高质量、难度自适应的课程,并持续提升模型推理能力。
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
随着 AI 能力不断增强,它正日益融入我们的工作与生活。我们也更愿意给予它更多「授权」,让它主动去搜集信息、分析证据、做出判断。搜索智能体正是 AI 触达人类世界迈出的重要一步。
年初的 DeepSeek-R1,带来了大模型强化学习(RL)的火爆。无论是数学推理、工具调用,还是多智能体协作,GRPO(Group Relative Policy Optimization)都成了最常见的 RL 算法。
在人工智能的广阔世界里,我们早已习惯了LLM智能体在各种任务中大放异彩。但有没有那么一瞬间,你觉得这些AI“牛马”还是缺了点什么?
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。」
不再依赖人工设计,让模型真正学会管理记忆。