把记忆交给CPU,大模型会变快
把记忆交给CPU,大模型会变快拿Agent做Coding,想必大家都已经很熟悉了。
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拿Agent做Coding,想必大家都已经很熟悉了。
一个 Agent 第一次没把任务做对。
谷歌发布 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音模型,后者支持后台异步推理与工具调用以解决语音 Agent 在任务执行中的沉默问题,两款模型已在 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。
北航、南方科技大学、复旦大学、北京理工大学、爱丁堡大学等 8 家机构的 19 位研究者联合完成 Theory of Agent 综述,讨论模型内部与外部 harness 应如何分配能力,并据此梳理 LLM Agent 的学习、对齐、演化与评测。
“智能并不局限于大脑内部。当我们使用纸笔或地图来梳理复杂问题时,这些外部工具就成为了我们‘延展的心智’。”
DeepSeek资深MLSys工程师刘胜与深夜发文,坦承刚完成V4.1核心算子交付后,意识到AI已能自主编写和优化GPU算子,正迫使他从手写底层算子转向驾驭AI Agent的"机甲驾驶员",并警示工程底层能力空心化可能带来系统性风险。
大模型过去几年的能力跃迁,几乎都围绕一个词:Scaling。
Agent爆发时代,我们需要什么样的AI计算底座?
就在刚刚,飞书和豆包工作一起,开了他们的全新发布会。
今天的AI Agent,已经不只是聊天窗口里「会说话」的模型。它们正在接入浏览器、文件系统、终端、API、MCP服务和各种自动化工作流,开始真正替用户执行任务。