搜索
想象一个世界：AI 智能体不再仅仅为你工作，更能彼此协作，形成强大的合力。谷歌的智能体到智能体（A2A）协议，正致力于将孤立的 AI 执行者转变为高效的协作团队。但它与 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）相比，孰优孰劣？本文将为您深入剖析。
两个月后就号称要淘汰GPT-4.5的GPT-4.1，实力究竟如何？在众多实测中，它的表现的确可圈可点，但却依然打不过Gemini 2.5 Pro和Claude 3.7 Sonnet。那么问题来了，OpenAI为何要发布一个远远落后于谷歌的模型？
近日，北京知识产权法院就抖音公司诉亿睿科公司AI模型结构和参数的著作权及不正当竞争纠纷案作出二审宣判。该案作为全国首例涉AI模型结构和参数的案件，对通过反不正当竞争法对保护人工智能模型结构和参数进行了有益探索。
近日，AI教育科技公司SigIQ.ai募集了950万美元种子轮融资。虽然看起来是家名不见经传的公司，但投资阵容不容小觑。之所以能吸引诸多知名投资机构，主要在于SiglQ.ai切中了热门考试的AI备考领域。
北京大学团队继VARGPT实现视觉理解与生成任务统一之后，再度推出了VARGPT-v1.1版本。该版本进一步提升了视觉自回归模型的能力，不仅在在视觉理解方面有所加强，还在图像生成和编辑任务中达到新的性能高度
今天凌晨，OpenAI 发布了新模型 GPT-4.1，相对比 4o，GPT-4.1 在编程和指令遵循方面的能力显著提升，同时还宣布 GPT-4.5 将会在几个月后下线。不少人吐槽 OpenAI 让人迷惑的产品发布逻辑——GPT-4.1 晚于 4.5 发布，以及混乱的模型命名，这些问题，都能在 OpenAI CPO Kevin Weil 最近的一期播客访谈中得到解答。
要理解上半场，看看它的赢家。你认为到目前为止最有影响力的 AI 论文是哪些？我尝试了斯坦福大学 224N 课程的测验，答案并不令人惊讶：Transformer、AlexNet、GPT-3 等等。这些论文有什么共同点？它们提出了一些训练更好模型的基本突破。但同样，它们通过在一些基准测试上展示一些（显著的）改进来发表论文。
早在去年10月底IBM推出了PDL声明式提示编程语言，本篇是基于PDL的一种对Agent的自动优化方法，是工业界前沿的解决方案。当你在开发基于大语言模型的Agent产品时，是否曾经在提示模式选择和优化上浪费了大量时间？在各种提示模式（Zero-Shot、CoT、ReAct、ReWOO等）中选择最佳方案，再逐字斟酌提示内容，这一过程不仅耗时，而且常常依赖经验和直觉而非数据驱动的决策。
传统科技公司、尤其是 2B 的公司，其信息、视觉传达都是以公司、产品、技术创新为中心的。但是，处在现代最前沿技术之一的 AI 公司，似乎想做一些不一样的传达。我们将近距离看一下 OpenAI，Cohere，Anthropic 这三家 AI 模型公司的信息、视觉传达，看看他们怎么是从传统科技公司的风格中，做出一些不一样的、以人为本的品牌设计的。
什么？！ 现在随便一个完全不懂编程的人，都可以开发完整网站了？？？