理论
巨头竞逐 AI 代理市场!会诞生新的平台型玩家么?
随着英伟达、谷歌、微软、苹果、Meta、Salesforce 等科技巨头开始押注 AI 代理（AI agent），2025 年被称为“AI 代理元年”——AI 正从“工具”升级为“助手”，甚至“代理人”。 对中小企业而言，构建 AI 代理需要集成多个复杂技术要素，包括大语言模型调用、API 编排、记忆机制、工具执行链、状态管理、安全控制等等….为了降低企业应用 AI 代理的门槛，AI 代理市场 (AI Agent Marketplace) 正在兴起。 AI 代理市场可以视作一个平台，允许开发者发布、分发、集成和交易 AI 代理，企业或用户可以按需选择和部署不同类型的代理，实现复杂的自动化任务。
5/26/2025 1:22:55 AM
Sophia
AI生态系统如何改变商业应用
企业被战略优势、风险缓解、最大化AI投资价值、改善数据本地化以及降低延迟所驱动——同时优先优化成本和运营性能。 独立软件供应商(ISV)则被一套独特的业务和战略目标所驱动，这些目标聚焦于建立信任、满足客户需求，同时保护他们的知识产权(IP)和市场份额。 对于受监管行业而言，由于这些生态系统往往涉及第三方供应商和云平台，因此对AI合作伙伴和解决方案的审查需要更高的严格性。
5/26/2025 1:00:00 AM
Linda
Google I/O 2025：开发者必须了解的下一代 AI 革命
Google I/O 2025 大会结束了，这场发布会不仅是一场简单的技术更新，而更像是人工智能领域的一次全面进化。 从颠覆性的 Gemini 2.5 模型，到真正意义上的 AI 智能助手 Project Astra，再到文本生成视频工具 Veo 3，开发者工具与生态迎来了全方位的变革。 以下是最值得开发者关注的技术革新。
5/26/2025 12:00:00 AM
前端小智
初级程序员的复仇！硅谷科技圈技术大佬神作：之前说的vibe coding都是放屁！代理军团来了！2025年底手动编码就会消失！
编辑 ｜ 云昭出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）前天 Claude4 刷屏了，但不知道大家有没有注意到，Anthropic 的老大，Dario，时不时就会在keynote中就会引用一篇文章：《Revenge of the Junior Developer》，很有对抗感的一个名字，初期程序员的复仇！ 本着刨根问底的精神，小编自然不会放过这篇能影响世界顶尖AI大佬的文章。 《Revenge of the Junior Developer》是Sourcegraph大佬、硅谷科技圈技术大佬、知名博主 Steve Yegge 在 2025 年 3 月发表的一篇深具洞察力的、有关 AI 编程进程的文章。
5/25/2025 10:25:49 AM
云昭
AI是否知道什么时候该"思考"？Thinkless教会大模型何时该动脑筋
你是否曾经问过简单问题，却得到AI长篇大论的回答？ 或者问复杂问题时，AI却草草了事？ 今天我要和大家分享一项突破性研究，它让AI学会了"什么时候该思考，什么时候该直接回答"。
5/23/2025 6:47:33 PM
无影寺
AI实战派：解密DeepSeek企业级项目！AI不是炫技，而是回归需求的必然答案
嘉宾 | 陈亮、张云波主持人 | 薛彦泽撰稿 | 李美涵在AI创业的浪潮里，最迷人的地方莫过于人人都知道这里是风口，却仍然能够各自找到属于自己的机会点。 在众多试图乘上AI风口的创业者中，亨宝科技的CEO张云波和AI创智坊的主理人陈亮无疑是特别的存在。 张云波早年投身于鸿蒙生态，今年年初就敏锐捕捉到DeepSeek大模型兴起的契机，迅速将注意力投向AI领域的应用开发。
5/23/2025 6:28:04 PM
李美涵
曝Claude 4胆儿肥变“勇”了，竟敢举报用户！但Cursor、Manus反而更爱用它了！
编辑 | 云昭近期大模型竞赛又开始热闹起来了。 上周谷歌刚放出来 Gemini 2.5 Pro 在榜单上大杀四方，今天 Anthropic 就深夜放出新模型来屠榜了。 关于 Claude4，一大早不少媒体都进行了报道，这里不再浪费篇幅，就像Anthropic 的 CEO Dario 在开场时就对台下观众所说的，自己不喜欢炒作。
5/23/2025 6:19:45 PM
云昭
英伟达再破世界纪录，每秒1000 token！刚刚，全球最快Llama 4诞生
你以为，AI推理的速度已经够快了？ 不，英伟达还能再次颠覆你的想象——就在刚刚，他们用Blackwell创下了AI推理的新纪录。 仅仅采用单节点（8颗Blackwell GPU）的DGX B200服务器，英伟达就实现了Llama 4 Maverick模型每秒单用户生成1000个token（TPS/user）的惊人成绩！
5/23/2025 1:50:39 PM
耶鲁大学联合Adobe提出SynthLight：智能重塑人像照明，打造完美光影！
耶鲁大学和Adobe提出一种用于人像重新照明的扩散模型SynthLight，该方法将图像重新照明视为重新渲染问题，其中像素会根据环境照明条件的变化而变化。 在真实肖像照片上可以产生逼真的照明效果，包括颈部的明显投射阴影和皮肤上的自然镜面高光。 相关链接论文：： 是一种用于人像重新照明的扩散模型。
5/23/2025 11:07:54 AM
Windsurf 发 SWE-1：以数据+智能飞轮驱动软件工程 AI 进化
大家好，我是肆〇柒。 软件开发行业正经历一场前所未有的AI变革。 AI 辅助编程从曾经的新兴尝试，迅速成长为开发领域不可或缺的关键力量。
5/23/2025 9:45:01 AM
肆零柒
谷歌黑科技炸场！LightLab：只需一张图+AI，光影编辑像呼吸一样简单，废片秒变电影级大片！
在之前的文章中以及和大家介绍过需要关于图像&视频重打光的方法，在今天的推送文章中，已经帮大家重新整理好了，欢迎大家点击阅读~今天给大家介绍谷歌提出的一种基于扩散模型的方法LightLab，可以实现对单张图像中光源的细粒度、参数化控制。 该方法能够调整可见光源的强度和颜色、环境光照的强度，并可在场景中插入虚拟光源。 LightLab方法能够对图像中的光源进行显式的参数化控制，同时生成物理上合理的阴影和环境光效应。
5/23/2025 9:36:53 AM
突发！美国新法案，10年内禁止监管AI
今天凌晨，TechPolicy消息，美国众议院通过了《HR1》法案，将禁止美国各州在未来10年内监管AI。 在禁止期间，任何州或其政治分支机构不得执行任何监管AI模型、AI系统或自动决策系统的法律或法规。 这个法案的对于微软、OpenAI、谷歌、亚马逊等科技巨头非常重要，彻底打开了枷锁，可以进行更多的AI技术创新尝试了。
5/23/2025 9:26:30 AM
2030年前必须实现AGI！谷歌祖师爷现场「催更」DeepMind CEO
谷歌的I/O大会证明蓝星的科技正统还在谷歌。 除了发布Gemini 2.5最新版本继续遥遥领先OpenAI的奥特曼以外，还掏出两幅眼镜来拳打苹果，脚踢Meta。 会后还把谷歌的「开山老祖」谢尔盖·布林（Sergey Brin）请了出来，逼Demis Hassabis赶紧在2030年前（也就5年内了）实现AGI。
5/23/2025 9:08:00 AM
字节开源高精度文档解析大模型Dolphin：轻量高效，性能超GPT4.1、Mistral-OCR！
字节跳动刚刚开源一款全新文档解析模型——Dolphin。 与目前市面上各类大模型相比，这款轻量级模型不仅体积小、速度快，并且取得了令人惊艳的性能突破，解析效率提升近2倍。 测试结果显示，Dolphin在文档解析任务上解析准确率超越了GPT-4.1、Claude3.5-Sonnet、Gemini2.5-pro、Qwen2.5-VL等通用多模态大模型，以及最近推出的号称最强OCR大模型的Mistral-OCR等垂类大模型。
5/23/2025 9:03:00 AM
小学数学题，大模型集体不及格！达摩院推出新基准VCBench
大模型做数学题的能力很强，可是它们真的能够理解基本的数学原理吗？ 拿小学生的数学题进行测试，人类平均得分为93.30%，而大模型的表现让人意外：闭源模型中Gemini2.0-Flash（49.77%）、Qwen-VL-Max（47.03%）、Claude-3.7-Sonnet（46.63%）的综合表现最佳，但仍未突破50%准确率。 因为大模型可能并不能真正理解基本数学元素和视觉概念。
5/23/2025 8:47:00 AM
最强编码模型Claude 4！7小时不间断写代码，连玩24小时宝可梦，GitHub已选为Copilot底层模型
AI圈子好热闹。 今天凌晨，Claude终于迎来了它的重大版本升级——Claude 4来了！ 此次主要发布的有两个模型：Claude Opus 4和Claude Sonnet 4。
5/23/2025 8:34:30 AM
量子位
当AI邂逅向量数据库：重新定义智能时代的数据检索
译者 | 晶颜审校 | 重楼探究人工智能与向量数据库如何实现语义搜索，为更智能的推荐系统、聊天机器人及非结构化数据处理工具提供支撑。 在互联网时代，你是否期待搜索引擎不再局限于关键词匹配，而是能理解用户真实意图？ 这正是人工智能与向量数据库结合的价值所在。
5/23/2025 8:26:11 AM
晶颜
大语言模型究竟为何会在对话中“迷失”
译者 | 张哲刚审校 | 重楼微软研究院和 Salesforce的一篇新论文发现，即使是功能最强大的大型语言模型，如果面临的指令是分阶段而非一次性给出，往往也会表现不佳。 该文作者运行六项任务进行研究，最终发现：当提示被拆分成多个回合时，大语言模型的性能平均下降了39%。 单轮次对话（左图）可获得最佳结果，但对最终用户而言显得并不自然。
5/23/2025 8:18:52 AM
张哲刚
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