引言：探尋非具身智能的空間認知邊界隨著大語言模型（LargeLanguageModels,LLMs）技術的飛速發展，其在自然語言處理、代碼生成乃至多模態交互等領域展現出的驚人能力，不斷刷新著我們對人工智能潛力的認知。然而，一個根本性的問題始終縈繞在學術界和產業界：這些在數字世界中誕生的、缺乏物理實體與真實世界交互經驗的“非具身智能”（nonembodiedintelligence），是否真正獲得了類似人類的推理能力？空間推理，作為高級智能的...

基于平滑權重學習的高效模型壓縮方案隨著深度學習模型規模的不斷擴大，如何在保持模型性能的同時實現高效壓縮成為了一個重要挑戰。來自劍橋大學和西根大學的研究團隊提出了一種創新的模型壓縮方法，通過引入平滑權重學習(SmoothWeightLearning)和基于奇異值分解的壓縮技術，在不需要微調的情況下實現了出色的壓縮效果。該方法在CIFAR10數據集上，成功將ResNet18的參數量減少70%的同時，仍保持91%的準確率。創新性壓縮方法傳統的...

為什么選擇LangGraph+Elasticsearch？Elasticsearch原生集成主流生成式AI工具，而LangGraph檢索代理模板是由LangChain開發的開源RAG應用框架。兩者結合，不僅能快速構建基于多模態檢索的問答系統，還能通過可視化流圖顯著提升開發效率。快速搭建指南（5步上手）前置條件Elasticsearch8.0+（支持本地或云端）Python3.9+LLM接入密鑰：如中Cohere中、中OpenAI中、中Claude中Step1：安裝&初始化項目pipinstallupgrade"langgraphcli[...

我們正見證一種新的融合力量逐漸成形——大型語言模型（LLMs）與多智能體系統（MultiAgentSystems，簡稱MAS）的深度整合。過去智能體往往孤立運作，受限于靜態規則和單一任務定義。而如今，隨著語言模型的語義理解和推理能力的躍升，智能體不再只是執行者，更成為能夠協同、規劃、適應環境的“認知單元”。在這一背景下，MAS不再是簡單的多代理并行處理系統，而演變為一個語言驅動、反饋自適應的群體智能結構。這也是字節跳動所...