智能Agent
Agent成AI新核心!火山引擎推AgentKit,谭待:未来计算单元将从App转向智能体
大模型竞赛正从“能力比拼”迈向“落地攻坚”。 在近日举行的火山引擎Force原动力大会上,火山引擎总裁谭待首次系统阐述AI演进新范式:智能Agent(智能体)将成为AI落地的核心载体,而多模态能力与高效Agent开发体系,正是打通技术与产业的最后一公里。 从“聊天”到“干活”:大模型进入复杂场景攻坚期谭待指出,过去大模型多用于问答式交互,如今已深入汽车、制造、餐饮等高复杂度行业。
MiniMax推M2推理大模型:2300亿参数、100 token/s,专为智能Agent而生
在大模型竞赛从“拼参数”转向“拼效率”的关键节点,MiniMax于10月27日发布新一代开源推理模型M2,以精准的工程取舍,锚定智能Agent这一下一代AI应用的核心战场。 M2采用混合专家架构(Mixture-of-Experts, MoE),总参数量达2300亿,但每次推理仅激活100亿参数,实现高达每秒100个token的输出速度——这一性能指标使其在实时交互场景中具备显著优势。 尤为关键的是,M2专为智能Agent设计,强化了在行为决策、多轮任务规划与环境交互中的推理连贯性与响应效率,为构建真正自主的AI智能体提供底层引擎。
HuggingFace发布AI Agent课程
Hugging Face 近期推出了一门名为 “Agent课程” 的在线学习课程,旨在帮助学习者深入理解智能Agent的基础知识及应用。 课程内容丰富,共分为五个单元,从Agent的基本概念到最终的作业评估,循序渐进,帮助学员掌握所需技能。 课程的首个单元为 “欢迎来到课程”,提供了课程的概述、指导方针以及所需工具,确保学员在学习过程中拥有良好的基础。
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