大语言模型

最近的研究指出，基于大语言模型的AI智能体在自主开展开放式研究方面仍面临核心局限，这直接影响了企业对AI自我改进能力的长期预期。 企业技术决策者需要理性看待这一发现。搜索资料明确显示，多智能体自我进化...

企业采购 AI 工具时，真正需要判断的已经不只是“它能不能回答问题”，而是“它能不能在权限、工具和流程约束下，把一个目标拆成多个步骤并完成”。这也是 2026 年 AI 工具格局变化的核心：聊天机器人...

实验室里的 AI 助手正在经历一场身份转变。过去几年，我们熟悉的智能体大多停留在“执行指令”的层面：帮研究者查文献、整理笔记、跑一遍预设好的代码。但真正让科研人员期待的，是一个能参与实验设计、甚至在实...

在企业内部引入多模态 AI 后，最核心的挑战不是技术本身，而是如何让文本、图片和视频这三类信息各司其职、协同工作，从而避免重复劳动并提升整体效率。 文本的优势与适用场景 文本数据天然适合结构化和语义分...

当国行 iPhone 用户期待 Siri 能更准确地理解中文口语、写作工具能帮上更地道的表达时，苹果在中国市场的 AI 布局已经悄悄换了一种打法。据路透社援引多位匿名消息人士报道，苹果与阿里巴巴合作...

医疗 AI 落地时，最常被问到的不是“模型准不准”，而是“它凭什么给出这个结论”。尤其当系统涉及诊断建议、用药提醒或风险预测时，一个无法解释的“黑盒”很难真正走进临床。构建大规模专业知识图谱，正是应对...

单体大模型很擅长“一个人把事情说清楚”，但一旦任务横跨规划、执行、核对与反复修改，它就容易在长链路里失焦：上下文被堆满、角色互相打架、错误也被一路放大。多智能体（Multi-Agent）系统要做的，不...

AI智能体正在把人工智能从“生成内容”推进到“感知环境、调用工具并执行任务”。这意味着风险不再只停留在模型输出是否准确，还会延伸到训练数据、外部信息、记忆内容、文件系统和接口权限。对企业安全负责人而言...

面对K12课堂中的智能辅导需求，真正困难的往往不是“能不能接入一个大模型”，而是如何在教学效果、运行成本、响应体验和学生数据保护之间做出可解释的取舍。大模型擅长开放式对话、跨学科解释和复杂任务规划，小...

在当今制造业加速向智能化转型的背景下，AI智能体已成为提升产线调度效率的关键技术。通过实时感知、协同决策和异常自愈，企业能够在订单波动、设备故障和资源约束等复杂情境下保持高效运转。 技术架构概览 典型...