目前深度學習系統在語言智能方面已經有了非常大的進展,在語言理解、表達、邏輯推理等方面都有近似人類能力的表現。但是,目前最好的深度學習系統在現實世界任務（例如駕駛）中仍遠未達到人類相當的可靠性,這可能是因為人類和許多動物具備學習世界模型的能力，即世界如何運作的內部模型。YannLeCun提出的通用人工智能研究必須解決三個主要挑戰：機器如何通過觀察來學習代表世界、學習預測和學習采取行動？現實世界中的交互既昂貴...

在智能網聯汽車快速發展的今天，自動駕駛技術正經歷從實驗室走向商業化落地的關鍵階段。據麥肯錫預測，到2030年全球自動駕駛汽車市場規模將突破4000億美元。然而，隨著特斯拉、Waymo等企業多次曝出數據安全事件，行業面臨日益嚴峻的合規挑戰。本文將從技術架構、管理體系和產業生態三個維度，系統闡述自動駕駛數據安全合規的系統性解決方案，并提供可落地的實施路徑。一、自動駕駛數據安全的現狀與挑戰1.1多維數據風險圖譜數據...

隨著自動駕駛技術的不斷發展，數據閉環將在其中發揮越來越重要的作用。未來，數據閉環系統將更加高效、智能和低成本化，在自動駕駛領域，數據閉環正逐漸成為提升系統能力的核心要素。一、自動駕駛的三個階段1.第一階段：傳統方案中:感知、預測、PNC拆分，各自訓練各自優化，相互鏈接，但模型結構、輸入輸出、標注格式規范均不一樣，采用交付長尾數據，標注規范、模型結構、數據解析處理等問題由感知、PNC自行解決；2.第二階段：...

1.什么是大模型訓練？大模型訓練是指通過海量數據和龐大計算資源（如GPUTPU集群），訓練具有數十億至數萬億參數的深度學習模型（如GPT4、PaLM、LLaMA等）。其核心特點是：規模效應：參數量越大，模型表現通常越強（如涌現能力）。多模態支持：可處理文本、圖像、語音等多類型數據。通用性：通過預訓練學習廣泛知識，再通過微調適配具體任務。大模型的訓練過程可以分為三個主要階段：預訓練、微調和強化學習。以下是詳細的步驟：...

BEV（Bird'sEyeView）算法和城市NOA（NavigateonAutopilot）系統是智能駕駛領域的重要概念和技術。1.BEV算法（鳥瞰圖感知算法）（1）什么是BEV？BEV（Bird'sEyeView，鳥瞰圖）是一種將不同傳感器采集到的三維環境信息轉換到鳥瞰圖視角下的二維平面環境信息的算法，是一種自動駕駛環境感知方法，通過將多攝像頭、雷達等傳感器的數據統一映射到俯視的2D3D空間，形成車輛周圍環境的“上帝視角”表達。簡單來說，就是把車輛周圍復雜...

自動駕駛的域控制器（DomainController）是車輛電子電氣架構中的核心計算單元，用于集中處理特定功能域（如自動駕駛、車身控制、動力系統等）的數據和邏輯。在自動駕駛領域，它的作用尤為關鍵，主要負責整合傳感器數據、運行算法、決策控制，最終實現車輛的自主駕駛功能。以博世經典的五域分類拆分整車為動力域（安全）、底盤域（車輛運動）、座艙域智能信息域（娛樂信息）、自動駕駛域（輔助駕駛）和車身域（車身電子），這五...

?隨著科技的飛速發展，人工智能生成內容（AIGC）技術在設計行業的應用日益廣泛，引發了廣泛的討論和關注。AIGC以其高效、多樣化的生成能力，為設計行業帶來了前所未有的變革。AIGC對設計行業的影響AIGC技術的出現，無疑為設計行業帶來了深遠的影響。它極大地提高了設計效率。傳統的設計過程中，設計師需要花費大量時間在繪圖、修改和完善設計方案上，而AIGC技術則能夠迅速生成多種設計方案，通過算法的優化和迭代，幫助設計師...

私有化部署的DeepSeek大模型一體機如何實現業務價值？當極限吞吐量從3000到8000Tokens拉開性能差距，合同審核準確率提升80%、人崗匹配精準度提高30%時，百萬tokens處理成本已從16元降至5元。選型需看性能指標、場景實測、擴展潛力，更要算清半年內能否通過效率提升收回百萬投入——這才是衡量技術投資成敗的終極標尺。近期，眾多用戶紛紛選擇私有化部署“DeepSeek大模型一體機”，并已成功上線運行。然而，我們也清楚，這類配備...

FoundationAgent不再將智能體視為LLM的簡單應用，而是將其看作一個由認知、記憶、學習、感知、行動等多個核心組件構成的復雜、有機的系統。其核心意義在于提供了系統性框架，強調了自主性，關注協作與生態，并突出了安全與對齊。然而，實現這一愿景也面臨著技術復雜度高、需要龐大計算資源、評估困難、自進化可控性問題以及安全與對齊的根本性難題等巨大挑戰。論文鏈接：https:arxiv.orgabs2504.01990隨著FoundationAgent能力的...

FoundationAgent不再將智能體視為LLM的簡單應用，而是將其看作一個由認知、記憶、學習、感知、行動等多個核心組件構成的復雜、有機的系統。其核心意義在于提供了系統性框架，強調了自主性，關注協作與生態，并突出了安全與對齊。然而，實現這一愿景也面臨著技術復雜度高、需要龐大計算資源、評估困難、自進化可控性問題以及安全與對齊的根本性難題等巨大挑戰。論文鏈接：https:arxiv.orgabs2504.01990擁有完善的認知架構只是第...

大型語言模型（LLMs）憑借其在自然語言理解、多模態處理、推理和內容生成方面的卓越能力，為AI領域帶來了革命性變革。這些模型通過海量數據集訓練后，展現出推理、上下文學習乃至基礎規劃等自發能力。盡管LLMs代表了智能機器發展的重要里程碑，但它們尚未完全具備智能生物的全部特性。自人工智能研究初期以來，研究者們一直致力于開發真正"智能"的系統——能夠學習、規劃、推理、感知、交流、行動、記憶，并表現出類人的能力與...

谷歌云正式宣布推出全新的開源協議Agent2Agent（A2A），旨在打破當前人工智能（AI）智能體之間的壁壘，實現不同廠商、不同框架構建的AI智能體之間的無縫協作與信息交換。這一舉措標志著AI領域邁向更加開放、高效和智能的新時代。打破壁壘，實現智能體間的自由“對話”隨著企業對自主AI智能體的部署日益增長，如何讓這些智能體在復雜的企業環境中協同工作，處理跨系統、跨應用的日常或復雜任務，成為了提升生產力的關鍵。然而，...

大多數普通人眼里AI的模樣是什么？看著網站草圖，AI就自動做了一個原形網站。只需要告訴AI指令，它就幫你完成了一系列的機票訂票流程。許多人更是憧憬過AllinOneApp——我只要動嘴，一切活有AI搞定。可以說，現階段的AI使用形態，充其量就是個氛圍組。我只能獲取必要的資料指引，具體的活還得我自己來干。而過去兩年的發展，AIAgent不過是雷聲大，雨點小的玩意了。做的人很多，但是能夠在路人之間火出圈的產品，大抵也只有Manus...

隨著人工智能技術的飛速發展，大語言模型（LLMs）已成為自然語言處理領域的核心力量，展現出強大的語言理解和生成能力。然而，LLMs的開發與部署面臨著巨大的數據管理挑戰，包括數據收集、治理、存儲和優化等多個方面。AI對存儲的需求幾乎涵蓋所有方面：高性價比的容量、高可用性、高可靠性、高IOPS、高吞吐量和安全性。更具挑戰的是，AI流水線的不同階段對存儲性能也提出各異且動態變化的要求。簡而言之，在滿足上述需求的同時...

隨著AIAgent的廣泛應用，大語言模型時代的人機交互也將升級人類與AIAgent的自動化合作體系。這種新型人機合作可以稱之為人機智能體，它將推動人類社會的生產結構進一步升級，進而影響社會的各個方面。智能體融合AIAgent可以讓LLM從“超級大腦”進化為人類的“全能助手”，這意味著基于LLM的Agent助手以后將會服務更多的人與組織。同時，一個具備交流能力并能自主自動執行任務的智能網絡將是互聯網的下一階段，AIAgent將是人類與...

隨著AIAgent的廣泛應用，大語言模型時代的人機交互也將升級人類與AIAgent的自動化合作體系。這種新型人機合作可以稱之為人機智能體，它將推動人類社會的生產結構進一步升級，進而影響社會的各個方面。智能體融合AIAgent可以讓LLM從“超級大腦”進化為人類的“全能助手”，這意味著基于LLM的Agent助手以后將會服務更多的人與組織。同時，一個具備交流能力并能自主自動執行任務的智能網絡將是互聯網的下一階段，AIAgent將是人類與...

隨著科技的飛速發展，人工智能生成內容（AIGC）技術在設計行業的應用日益廣泛，引發了廣泛的討論和關注。AIGC以其高效、多樣化的生成能力，為設計行業帶來了前所未有的變革。然而，關于AIGC是否能替代真正的設計師，這一話題至今仍存爭議。AIGC對設計行業的影響AIGC技術的出現，無疑為設計行業帶來了深遠的影響。它極大地提高了設計效率。傳統的設計過程中，設計師需要花費大量時間在繪圖、修改和完善設計方案上，而AIGC技術則...

1、什么是RAG？??RAG作為一種提升生成式AI模型表現的框架，通過檢索外部知識源，增強生成內容的準確性與豐富度。AIAgent則是具備感知、推理、行動和學習能力的自主軟件系統，能在復雜環境中完成任務。二者結合，讓AI系統擁有更強大的功能。.??傳統RAG存在檢索時機難定、文檔質量不佳、易生成錯誤信息等問題。AgenticRAG系統有效解決了這些痛點，在客戶支持、內容創作、研究輔助、工作流自動化等場景廣泛應用。例如在客戶支持中...

隨著大模型迭代的浪潮一波接一波地推高技術前沿，Agent技術已經成為大模型落地的主流選擇，并被視為賦予大模型更廣闊能力的最佳路徑。從理解復雜的指令，到處理多模態信息，從簡單的問答系統到復雜的決策支持系統，從個性化推薦到自動化的業務流程管理，陸續在更多領域展現出其巨大的潛力和價值，它正在為社會帶來深刻的變革。在這場趨之若鶩的群體行動中，面對這項持續發展變化的技術簇，我們應采取一種積極探索與謹慎評估并重...

作為高度顛覆性的生成式人工智能(GenAI)技術的技術支柱，基礎模型(FMs)已獲得了學術界和工業界的廣泛關注。特別是，大型語言模型(LLMs)的出現，它們在理解和生成類人推理和內容方面表現出色，催生了大量使用語言模型的各種下游任務。隨后，基于FM的自主Agent的開發越來越受到關注，例如AutoGPT和BabyAGI，它們可以主動、自主地追求用戶目標。盡管當前研究者在AIAgent領域投入了巨大努力，但從業者在構建和實施基于基礎模型（Fou...