我们经常听到关于 AI Agent 的说法，它们可以使用工具预约会议、搜索互联网，甚至生成代码。然后出现了另一个术语 “Agentic AI”。听起来很像，但实际上，它们并不一样。虽然两者都涉及人工智能为我们做事，但它们背后的思维方式和设计却截然不同。一个遵循指令，另一个则根据目标自行做出决策。 AI Agent 和 Agentic AI 之间的区别是一个必须知道的概念。 在本文中，我们将分析它们的真正区别，以及为什么这种差异在人工智能中具有重要意义。 什么是 AI Agent？ AI…

NVIDIA Isaac GR00T（Generalist Robot 00 Technology）是一个用于构建机器人基础模型和数据管道的研发平台，旨在加速智能、适应性机器人的创建。 Isaac GR00T N1.5 是GR00T N1 的首次重大更新，Isaac GR00T N1 是全球首个用于广义人形机器人推理和技能的开放基础模型。该跨具体化模型能够处理包括语言和图像在内的多模态输入，以便在各种环境中执行操作任务。它可以通过后期训练适应特定的具体化、任务和环境。 在此博客中，我们将演示如何使用来自单…

TradingAgents，这是一个全新的股票交易框架，利用多个由 LLM 驱动的智能体，这些智能体分别担任基本面、情绪和技术分析师等专业角色，以及具有不同风险特征的交易员。该系统由牛市和熊市研究人员评估市场状况，由风险管理团队监督风险敞口，交易员则整合来自辩论和历史数据的洞见，从而做出明智的决策。这种协作的动态环境能够提升交易绩效，正如我们全面的实验所证明的那样，与基准模型相比，累计收益、夏普比率和最大回撤均有显著提升。 概述 TradingAgents利用多智能体框架模拟一家专业的交易公司，其角色各异：基本面（…

YOLOv13 于 2025 年 6 月 21 日和 22 日发布，并显示出 YOLO-verse 中检测模型的明显改进。本文探讨了 YOLOv13 是什么、它带来了哪些功能，以及如果你正在开发图像检测模型，你需要做些什么。 YOLOv13 是什么？ 自 2 月份发布 YOLOv12 以来，YOLOv13 是 YOLO-verse 中最新的最先进的图像检测模型。 YOLOv13 由清华大学和 iMoonLab 的研究人员开发，与 YOLOv12 和 YOLOv13 相比，它拥有更高的精度和在 COCO 数据集上更高…

Anthropic于 2024 年 11 月发布了模型上下文协议 (MCP) 。它由 Anthropic 的 Mahesh Murag 开发。在这里可以查看完整的官方文档。目前，MCP 已完全实现为Python SDK和TypeScript SDK。 上下文是关键 生成式 AI 模型的基本能力取决于其预训练细节、训练数据和模型架构。为了使这些预训练模型表现更佳，并提高其与任务的相关性和一致性，您必须为其提供良好的环境。 这里的上下文是指模型用来生成相关且连贯的响应的信息。上下文决定了模型如何理解和继续对话、完成文本…

OpenVINO™2025.2正式发布！此更新带来了扩展的模型覆盖范围，GPU优化和Gen AI增强功能，旨在最大限度地提高AI部署的效率和性能，无论是在边缘，云端还是本地。 2025.2版本的新功能： 更多的Gen AI覆盖和框架集成，以最小化代码更改。 更广泛的LLM模型支持和更多的模型压缩技术 在边缘、云端或本地运行AI的可移植性和性能更高。 下载链接：Intel OpenVINO 2025.2 浏览量: 84

Qwen3 是阿里巴巴统一团队发布的最新文本生成模型系列，它提供了一套全面的密集模型和混合专家 (MoE) 模型。Qwen3 基于海量数据集进行训练，提升了推理能力、指令执行能力、代理能力和多语言性能。 本博客以Qwen3–8B为例，介绍如何使用 OpenVINO™ 工具包和 Python API 在英特尔® 平台（GPU、NPU）上部署 Qwen3 系列大模型。 OpenVINO™ 工具包使开发人员能够快速构建基于 LLM 的应用程序，利用英特尔 AIPC 异构计算能力进行高效推理。 目录 1.环境准备 2.模型…

介绍 许多桌面应用程序都是使用 C++ 开发的，由于使用基于 Python 的库（例如 Hugging Face）的复杂性，将 GenAI 功能集成到这些应用程序中可能颇具挑战性。使用 OpenVINO Runtime 的 C++ 提供了更精简、轻量且内存高效的解决方案，尤其是在 Windows 环境中。 OpenVINO GenAI API 提供原生 C++ 接口，无需 Python 依赖项，让开发者能够以更节省资源的方式创建 AI 应用程序。以下是以 Windows 操作系统为例，使用 C++ 构建 OpenV…

本文提供从头开始构建 Llama 3 模型的完整架构并对自定义数据集执行训练和推理的分步指南。 读完这篇文章后您将获得什么成果？ 先决条件 现在我们知道了我们想要实现的目标，让我们开始一步一步构建一切。 步骤 1：输入块 如上图的 Llama 3 架构图所示，输入块有 3 个组件：文本/提示、标记器和嵌入。 输入块内的组件如何工作？有一句流行的说法“一图胜千言”，让我们查看下面的流程图来了解输入块内的工作流程。 让我们对输入块进行编码： 步骤 2：解码器块 如果您查看上面的架构图，解码器块由以下子组件组成。 让我们…

如今，移动机器人凭借在效率、场景适应性、经济性等方面的优势，已日趋广泛地应用于工业巡检、安防巡逻、园区服务等诸多场景中，并展现出了巨大的发展潜力。 据新战略移动机器人产业研究所统计，2023年中国移动机器人（AGV/AMR）销售量达 125000台，同比增长34.41%1。其中，自主移动机器人（AMR）实现了尤为显著的增长，2023年销售台数约49000台，同比增长60.13%2。 而在实际应用场景中，要想加速移动机器人的场景化落地，满足用户对移动机器人日渐增长的需求，机器人产品与方案提供商需要在算力、稳定性、经济…