企业级智能体开发中所遇到的问题以及解决方案
企业级智能体架构存在单智能体和多智能体两种模式。单智能体开发主要面临工具调用链路长、提示词过长及工具响应错误等问题,而多智能体开发则需解决不同智能体之间数据格式不一致及调度问题。总体而言,智能体开发理论简单但实现复杂。
企业级智能体架构存在单智能体和多智能体两种模式。单智能体开发主要面临工具调用链路长、提示词过长及工具响应错误等问题,而多智能体开发则需解决不同智能体之间数据格式不一致及调度问题。总体而言,智能体开发理论简单但实现复杂。
本文介绍了一种名为 Deliberate-to-Intuitive (D2I) 的推理框架,旨在提升多模态大型语言模型(MLLMs)在复杂推理任务中的表现。通过在训练阶段采用深度推理策略,并在测试阶段允许模型自由生成答案,显著提升了多模态模型的推理能力,同时保持了训练的高效性和可扩展性。
马斯克在发布会上介绍了xAI的新模型Grok 4,表示它达到了博士水平。Grok 4分为标准版和Heavy版本,后者由四个智能体构成,适用于复杂任务。Grok 4的价格为300美元/月或3000美元/年,并且支持多种输入方式和API调用。
MLNLP社区介绍其论文《PERK: Long-Context Reasoning as Parameter-Efficient Test-Time Learning》,提出了一种通过轻量级适配器在测试时学习长文本上下文的方法,显著降低了训练时的内存需求并提高了长文本推理性能。
MCP Toolbox for Databases 是一个开源工具箱,简化数据库开发、管理和安全性的复杂问题,通过集中管理工具和共享智能体与应用程序之间的工具,提高开发效率、性能和安全性。
MemOS是首个为AI系统设计的记忆操作系统,它将记忆统一管理成可调度的资源,并支持三种核心记忆类型:明文、激活和参数。MemOS通过三层架构实现高效存储与检索,显著提高语言模型在多跳推理等任务上的性能。
最新课程:吴恩达「大语言模型后训练」上线。该课程详细讲解三种常见的后训练方法——监督微调、直接偏好优化和在线强化学习,并介绍如何利用这些方法提升LLM的性能。适合希望针对特定任务定制语言模型的开发者。