大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈,核心在于Agentic ROI
大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈,核心在于Agentic ROI上海交通大学联合中科大在本文中指出:现阶段大模型智能体的主要障碍不在于模型能力不足,而在于其「Agentic ROI」尚未达到实用化门槛。研究团队提出 Agentic ROI(Agentic Return on Investment)这一核心指标,用于衡量一个大模型智能体在真实使用场景中所带来的「信息收益」与其「使用成本」之间的比值:
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上海交通大学联合中科大在本文中指出:现阶段大模型智能体的主要障碍不在于模型能力不足,而在于其「Agentic ROI」尚未达到实用化门槛。研究团队提出 Agentic ROI(Agentic Return on Investment)这一核心指标,用于衡量一个大模型智能体在真实使用场景中所带来的「信息收益」与其「使用成本」之间的比值:
上周,有媒体曝出了美团的 AI 零代码工具 NoCode,这是一款无需编程背景和经验,仅通过自然语言和对话形式即可快速生成应用的工具。 顾名思义,NoCode 可帮助很多人以「零代码」的方式创建个人提效工具、产品原型、可交互页面等。它不仅能生成代码,还可以进行实时预览,局部修改并一键部署,大幅降低了开发的门槛,可以帮助更多人释放创意。
昨晚,终于等到了DeepSeek-R1-0528官宣。升级后的模型性能直逼o3和Gemini 2.5 Pro。如今,DeepSeek真正坐实了全球开源王者的称号,并成为了第二大AI实验室。
在最新的 LangChain Interrupt 峰会上,AI Fund 创始人吴恩达与 LangChain 联合创始人 Harrison Chase 展开了一场对话。
AI领域的竞争,远未到鸣金收兵的时刻。
主席在《矛盾论》中强调"具体问题具体分析,是Marxism的活的灵魂"。而在AI领域,我们终于有了一个能够践行这一哲学思想的技术框架——MAS-ZERO,帮我们构建能够因地制宜、因时制宜的智能系统。
来自上海人工智能实验室团队的最新成果 Linear-MoE,首次系统性地实现了线性序列建模与 MoE 的高效结合,并开源了完整的技术框架,包括 Modeling 和 Training 两大部分,并支持层间混合架构。为下一代基础模型架构的研发提供了有价值的工具和经验。
又有一个 AI Scientist 的论文通过了顶会同行评审。
Context 是一家开发人工智能办公套件的初创公司,于5 月 28 日宣布完成 1100 万美元种子轮融资,由 Lux Capital 领投,高通创投和 General Catalyst 跟投。此轮融资使公司总融资额达到约 1575 万美元,估值达 7000 万美元。
AI建模界的“作弊神器”真的来了!