本文深入剖析RAG技术的进化历程，从传统RAG到智能体RAG的全面升级。探索两种实现Agentic RAG的关键路径：提示工程+工具调用与强化学习驱动方法。

EvalScope 是由阿里巴巴魔搭社区（ModelScope）开发的开源模型评估与性能基准测试框架，专注于为大语言模型（LLM）、多模态模型及其他 AI 模型提供系统化的评估解决方案。

在人工智能领域，Transformer架构无疑是大模型发展史上最重要的里程碑之一。它不仅构成了当前大模型处理任务的基础架构，更是深入理解现代大模型系统的关键。今天我将通过结合论文原理与PyTorch源

伦敦时间9月25日，YOLO Vision 2025（YV25） 混合盛会如期举行。全场观众屏息凝神，等待传闻中的Ultralytics YOLO14登场。然而，当Ultralytics创始人兼首席执

这篇论文主要做的是多传感器融合/视觉-惯性SLAM系统，提出了ORB-SLAM3，一个支持以下配置的开源SLAM系统，而不是基于深度学习的预测模型

在人工智能模型的开发流程中，微调是让预训练模型适配特定任务、提升性能的关键环节。而在微调的启动方式上，“冷启动” 和 “热启动” 是两个高频出现但容易混淆的概念。

导读 本周科技圈风云激荡：周鸿祎抛出“不用AI就裁员”的震撼言论，与前谷歌CEO施密特的“对华竞争需996”观点相互映照，共同揭示了AI时代残酷的职场生存法则——既要善用工具提升效率，又需面对高强度竞

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目前已在 GitHub 开源并获 1.6K Stars, Hugging Face 月下载量 64.8K，受到了很多好评，能够应用到电商直播、教育、影视等领域。

当机器人的视觉系统被一张看似普通的图片干扰，它可能会陷入完全“宕机”状态——这不是科幻电影，而是当前机器人技术面临的真实安全威胁。 近日，复旦大学、上海人工智能实验室和Sea AI Lab的联合研究团

这篇论文主要解决的是基于智能手机IMU的行人定位问题，特别针对传统IMU定位中因姿态估计误差导致的轨迹漂移问题，提出了一种两阶段深度学习框架，分别进3D姿态估计和2D位置估计

首次覆盖全球主要梯田区域，包含20多万个复杂梯田地块的人工标注数据。梯田，被誉为"大地的脊梁"，不仅是壮丽的自然景观，更是支撑全球数亿山区人口生计的重要农业生产系统。然而，由于梯田地形复杂、边界不规则

提出了一种基于IMU（惯性测量单元）多变量时间序列数据的LSTM模型，用于实时预测运动员的疲劳（fatigue）和耐力（stamina）状态，从而实现个性化训练调控，避免过度训练和运动损伤

训练好的AI模型如果不能快速、稳定、弹性地部署到生产环境，那么再高的准确率也只是“实验室成果”。容器化（Docker）与云原生正好为AI部署提供了统一打包、跨环境运行与自动扩缩的能力。

随着深度学习模型的参数量从百万级跃升至千亿级，部署和推理的计算、存储、带宽压力急剧增加。尤其在边缘设备和低延迟应用中，庞大的模型不仅占用显存，还拖慢推理速度。

Agent（智能体）比较权威的定义出自 Stuart Russell 与 Peter Norvig 的《Artificial Intelligence: A Modern Approach》(1995

今年国庆中秋双节叠加，铁路出行需求旺盛，全国多地高铁客流预计将创历史新高。长三角铁路预计发送旅客4250万人次，最高峰日预计发送430万人次；深圳铁路预计发送旅客452.5万人次；铁路上海站预计发送6

GPT 3.5发布已近两年，程序员岗位仍未面临被AI取代的风险，且短期内尚未显现完全替代的可能性。 自大语言模型具备代码生成能力以来，包括我在内的许多从业者都曾忧虑被取代。但程序员的工作是否仅限于编写

引言：从密集到稀疏的模型架构革命 在大语言模型的发展历程中，参数规模的扩张一直被视为提升性能的主要途径。然而，随着模型参数达到数百亿甚至数千亿级别，传统的密集型模型架构面临着计算资源、训练效率和推理速