在近一年里，Agentic System（代理系统/智能体系统）正变得无处不在。从Open AI的Deep Research到Claude Code，我们看到越来越多的系统不再依赖单一模型，而是通过多模型协作来完成复杂的长窗口任务。
今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
最近在研究 RAG 系统优化的时候，发现了一个有意思的格式叫 TOON。全称是 Token-Oriented Object Notation，翻译过来就是面向 Token 的对象表示法。
真正的挑战在于，如何在错综复杂的原始视觉输入中提取抽象精髓。这便引出了本研究的主角：JEPA-WM（联合嵌入预测世界模型）。从名字也能看出来，这个模型与 Yann LeCun 的 JEPA（联合嵌入预测架构）紧密相关。事实上也确实如此，并且 Yann LeCun 本人也是该论文的作者之一。
近日，腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM（WeChat Diffusion Language Model），这是首个在工业级推理引擎（vLLM）优化条件下，推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。
近年来，大模型的应用正从对话与创意写作，走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成（RAG）为代表的方法缓解了知识获取瓶颈，但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式，难以支撑多步推理与长期
为什么AI算力霸主永远是英伟达？不算不知道，一算吓一跳：在英伟达平台每花一美元，获得的性能是AMD的15倍。
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE）及专家并行策略（Expert
近日，来自伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG，首次跳出「从模型自己内部信号来评估不确定性」的思维定式，转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性，
围绕这一挑战，上海人工智能实验室联合复旦大学、南京大学、南洋理工大学 S-Lab 等单位提出了 LongVie 2—— 一个能够生成长达 5 分钟高保真、可控视频的世界模型框架。
