本文字数：约 4100 字，预计阅读时间：12 分钟字节按下 AI Agent 加速键在过去几个月中，AI领域迎来了一系列突破性的进展，强化学习的泛化能力得到显著提升，多模态模型也变得更加可用。字节跳动旗下的火山引擎在4月17日面向企业市场发布了全新的模型——豆包 1.5・深度思考模型。这款模型不仅具备边搜边想的能力，还具有视觉推理能力，能像人类一样通过看到的画面进行思考。例如，在购物场景中，豆包可以解析复杂的预算限制并推荐合适的露营装备。此外，豆包 1.5・深度思考模型在专业领域的推理任务中表现出色，如数学推理、编程竞赛等，同时在创意写作、人文知识问答等通用任务上也展示了优秀的泛化能力。除了推理模型，火山引擎还推出了豆包文生图模型3.0和升级版的视觉理解模型。这些模型不仅提高了文字排版和图像生成的质量，还增强了视频理解能力。在视觉理解方面，新版本支持多目标、小目标的框定位，描述定位内容，以及3D定位等。这些技术进步将帮助解锁更多应用场景，比如智能摄像头、AI眼镜等。火山引擎通过推出OS Agent解决方案，支持大模型操作数字和物理世界，同时提供了AI云原生推理套件，以帮助企业更快、更
本文字数：约 2400 字，预计阅读时间：10 分钟2027 AGI forecast maps a 24-month sprint to human-level AIVentureBeat的最新报告《2027 AGI预测》对人工智能领域提出了一个激进的时间表，预测到2027年，人工智能将在24个月内达到人类智能水平。这份详细的技术路线图不仅描绘了未来的技术里程碑，还分析了当前技术的发展趋势。根据预测，AI将在接下来的两年内取得重大突破，达到AGI（人工通用智能）水平，这将标志着AI技术的新纪元。报告中提到的关键技术里程碑包括算法的进一步优化、硬件的加速发展、以及大量数据的高效处理能力。这些技术进步将使得AI不仅在特定任务中超越人类，而且在更广泛的智能领域中表现出接近人类的灵活性和创造性。这一预测不仅对AI领域的研究者和开发者提出了挑战，也为整个社会带来了新的机遇和挑战，特别是在伦理、隐私和安全等方面。具身空间数据技术的路线之争：合成重建VS全端生成近期，在具身智能领域，合成数据和全端生成两种技术路线之间的争论引发了广泛关注。具身智能是指机器人等具身系统通过与环境交互来学习和执行任务的
本文字数：约 4250 字，预计阅读时间：10 分钟扣子空间一手实测：字节的第一个 Agent，比 Manus 如何？4月18日晚间，字节跳动的扣子空间正式开启内测，定位为通用Agent。与市场上其他类似产品如 Manus 相比，扣子空间采用了邀请码制，用户可以选择精通各项技能的「通用实习生」，也可以选择行业的「领域专家」，通过与AI的互动完成工作任务。作为字节迈向Agent时代的一步，扣子空间的功能覆盖了多种场景，包括制定旅游攻略、一周穿搭等。极客公园上手实测了扣子空间的 Agent 功能，结果显示，制定旅游攻略和一周穿搭的任务顺利完成，但另一个专家助手的任务则出现了 Python 脚本调用失败、API权限异常等 Bug，任务未能成功执行。扣子空间支持探索和规划两种模式，前者可一步到位输出结果，后者则允许用户亲自把控每个步骤。在制定日本旅行攻略时，扣子空间花费了15分钟以上的时间，通过推理过程的思维链与搜索深度结合，最终生成了包含行程安排、预算参考、旅行提示以及个性化策划节目的旅行攻略。除了标准的通用Agent，扣子空间还内置了「用户研究专家」和「华泰A股观察助手」两个专家Agent
本文字数：约 4400 字，预计阅读时间：12 分钟「千亿扶持」的杠杆效应：拼多多正在撬动产业带「基因重组」中国产业带在制造业和生产网络方面具有全球最大的规模，但普遍面临着单一的发展路径和难以实现高附加值利润的问题。2024年，拼多多推出了一系列扶持计划，包括「百亿减免」、「电商西进」、「新质商家扶持计划」，以推动产业带实现转型升级。这些措施促使首批上千个产业带商家接入拼多多新质计划后，平均客单价提升了47%，复购率从23%飙升至40%。拼多多还宣布未来三年投入超1000亿元资金和流量资源，助推产业带迈向「新质供给」时代。所谓「新质供给」，就是通过数字化、技术创新和精准匹配，打造高品质、差异化的产品，满足消费者挑剔的需求，同时提高商家的利润。这一举措不仅促进了商家利润的提升，还推动了产业带的全面升级。从山西吕梁山区的黄牛肉产业到连云港的海鲜产业带，拼多多通过数字化改造、技术加持和流量重构，帮助这些产业实现了转型和升级。例如，「吕梁牧歌」通过拼多多的数字化改造，优化产品展示和供应链管理，提高了产品品质和溢价；「海之鲜」通过拼多多的流量和大数据支持，提高了复购率。这些案例表明，拼多多通过系
本文字数：约 2800 字，预计阅读时间：12 分钟重点新闻New method lets DeepSeek and other models answer ‘sensitive’ questions企业风险公司CTGT提出了一种新方法，旨在减少大型语言模型（如DeepSeek）在回答“敏感”问题时的偏差和审查。CTGT的方法旨在通过引入新的训练数据和调整模型架构来解决这些敏感性问题，从而使模型能够在回答涉及隐私、伦理和社会问题时更为准确和公正。这种方法的提出对于AI模型在实际应用中处理复杂和敏感问题具有重要意义，有助于提升模型的可信度和用户满意度。此外，这种方法还可能为其他AI模型提供借鉴，推动AI技术在伦理和社会责任方面的进步。BigQuery is 5x bigger than Snowflake and Databricks: What Google is doing to make it even betterGoogle宣称其BigQuery在企业数据领域超越了Snowflake和Databricks，其规模是后两者的5倍。Google通过不断进行AI创新，进一步优化Big
康叔的AI全栈工坊
Code for Life, AI for Future
