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#建设现代化人民城市有6个关键词##时评# 【“清凉经济”缘何持续升温？】炎炎夏日，催生出一片火热的“清凉经济”。从一杯融合花香的清爽茉莉花茶饮，到一件采用创新面料、触感冰凉的速干运动服；从搭载AI节能技术、智能调节的空调，到融合露营观星、夜游避暑与民俗风情的综合景区……这股持续升温的消费热潮，其核心驱动力正是无处不在的创新。正是通过产品迭代、服务升级与产业链协同发力，“清凉经济”不仅精准满足了消费者在酷暑中的多元需求，更强劲推动着消费市场向着品质化、智能化、国际化的方向不断进阶。网页链接

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智能体研究系统》，宝贵的一手资料，建议大家去读原文。链接：www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system全文很长，下面是精简的结构：🌈 多智能体系统的优势研究工作涉及开放式问题，很难提前预测所需的步骤。你无法为探索复杂主题硬编码一条固定路径，因为这一过程本质上是动态且路径依赖的。这种不可预测性使得 AI agent 特别适合研究任务。Anthropic 内部评估显示，多 agent 研究系统在处理涉及同时探索多个独立方向的广度优先查询时表现尤为出色。Anthropic 发现，以 Claude Opus 4 为主导智能体、Claude Sonnet 4 为子智能体的多智能体系统在内部研究评估中比单智能体 Claude Opus 4 的表现高出 90.2%。但智能体也面临 token 消耗大的问题，智能体通常比聊天交互多使用约 4 倍的 token，而多智能体系统比聊天多使用约 15 倍的 token。🌈 研究架构概览研究系统采用多智能体架构，遵循协调者-工作者模式，其中主导智能体负责协调流程，同时将任务分配给并行运作的专用子智能体。当用户提交查询时，主导智能体会对其进行分析，制定策略，并生成子智能体以同时探索不同方面。传统的检索增强生成（RAG）方法采用静态检索。也就是说，它们会获取与输入查询最相似的一组文本块，并使用这些文本块生成响应。相比之下，Anthropic 的架构采用多步搜索，动态查找相关信息，适应新发现，并分析结果以制定高质量的答案。🌈 研究智能体的提示工程与评估多智能体系统与单智能体系统存在关键差异，包括协调复杂性的快速增长。早期智能体曾出现诸如为简单查询生成 50 个子智能体、无休止地搜索不存在的网络资源、以及通过过多更新相互干扰等错误。由于每个智能体都由提示词引导，

阿里搜索智能体：WebAgent正式推出！今天凌晨，阿里巴巴开源了创新性的自主搜索AI Agent——WebAgent，搜论文、网站资讯等海量信息无所不能。传统的信息检索系统通常只能提供浅层次的搜索结果，难以满足复杂的用户需求。而WebAgent具备端到端的自主信息检索与多步推理能力，就像人类一样在网络环境中主动感知、决策和行动。例如，当用户想了解某个特定领域的最新研究成果时，WebAgent能够主动搜索多个学术数据库，筛选出最相关的文献，并根据用户的需求进行深入分析和总结。此外，WebAgent不仅能识别文献中的关键信息，还能通过多步推理将不同文献中的观点进行整合，最终为用户提供一份全面且精准的研究报告。以后写学术论文的综述，敲几个关键词就OK了。#热门微博##科技快讯##人工智能##阿里巴巴#

月之暗面推出最强深度研究Agent：Kimi-Researcher ！创下最新的SOTA 水平！前两天，月之暗面发布了一款自主研究智能体：Kimi-Researcher！这款基于端到端强化学习技术打造的Agent，在被誉为“人类最后一场考试”的高难度AI测试Humanity’s Last Exam（HLE）中一举拿下26.9%的Pass@1准确率，超越Claude 4 Opus（10.7%）与Gemini 2.5 Pro（21.6%），与谷歌顶级研究智能体打平，是目前已知最高水平之一。功能特点：澄清问题：理解问题时主动反问，构建更清晰的问题空间；深入思考：每个任务平均进行 23 步推理，自主梳理并解决需求；主动搜索：每个任务，平均规划 74 个关键词，找到 206 个网址，由模型判断并筛选出信息质量最高的前 3.2% 内容，剔除冗余、低质信息；调用工具，交付结果：自主调用浏览器、代码等工具，处理原始数据、自动生成分析结论，端到端完成交付。并且为了保证输出的质量和信息覆盖度，Kimi-Researcher 采用异步执行方式，用更多时间逐步推理、检索和撰写内容。GitHub地址：网页链接#ai创造营##AI开源项目推荐##新星闪光计划##GitHub##月之暗面开源##深度研究Agent#

智能体技术，但到去年夏天，营销人员开始大量使用"agentic"词汇，导致概念逐渐失去精确含义。更严重的是，太多人在争论什么是真正的智能体，陷入"是否真正自主"的哲学讨论，而非专注于解决实际问题。吴恩达提出了更实用的框架：将智能体视为连续光谱，不同系统具有不同程度的自主性。"如果你想构建一个具有一点自主性或很多自主性的智能化系统，这都很好，没必要花时间争论这是否是真正的智能体。让我们把所有这些都称为具有不同自主程度的智能化系统。"这种思维转变的意义在于将焦点从概念争论转向实际构建。开发者不再需要纠结于系统是否配得上"智能体"称号，而是专注于提升系统的智能化水平和实用性。这种方法减少了社区内部的无意义争论，让大家专注于真正重要的事情——构建有用的智能化系统。二、当前发展现状：线性工作流占据主导地位吴恩达对当前智能体应用发展状况的观察令人意外：大多数成功的智能体应用都是相对简单的线性工作流，而非复杂的自主决策系统。虽然吴恩达团队在处理最复杂问题时会使用LangGraph这样的复杂流程工具，但他发现更多商业机会实际上存在于相对简单的线性工作流中。他举例说明典型的商业流程：员工查看网站表单、进行网络搜索、检查数据库中的合规问题、复制粘贴信息、再次搜索、填入另一个表单。这些看似复杂的业务流程，实际上可以分解为一系列顺序执行的微任务。"在商业流程中，实际上有很多相当线性的工作流，或者说是线性的但带有非常小的规则和偶尔的分支，"吴恩达解释道。这些分支通常表示工作流程的失败或需要人工干预的情况。然而，吴恩达指出了关键挑战：

Mu 的设备端小型语言模型，可提升系统设置的自然语言搜索体验。该模型采用 3.3 亿参数的编码器-解码器架构，首 token 延迟降低 47%，解码速度提升 4.7 倍。Mu 基于 NPU 运行（需 Copilot+ 电脑，NPU 算力超 40TOPS），支持每秒处理超 100 个 token。其性能接近尺寸大十倍的 Phi-3.5-mini 模型，且在多词查询处理更优。用户可通过 Windows 11 Build 26120.3964 或更高版本，在 Copilot+ 电脑上体验设置应用中的智能搜索功能。来源：IT之家4.Perplexity 推出搭载“搜索智能体”的 Comet 浏览器 Windows 测试版Perplexity 宣布 Comet 浏览器的 Windows 版本已完成开发，正在邀请用户参与早期测试，Android 版本开发进展迅速。该浏览器内置 AI 助理，支持提问、折扣检查、邮件提醒等功能，独有的“Try on”试衣功能允许用户上传照片虚拟试装。此前发布的 Mac 版仅支持 Apple Silicon 芯片机型，正式发布时间仍未确定。CEO 曾因提及收集用户数据引发争议，后澄清用户可禁用个性化广告。来源：IT之家5.Yupp 平台上线：邀用户低成本评测 AI 模型，构建排行榜AI 初创公司 Yupp 推出人工评测系统，用户可为 ChatGPT、Claude、Gemini 等超 500 款大模型评分，平台基于反馈生成 Yupp AI VIBE 排行榜。用户注册可获 5000 积分，输入问题后平台随机选取两个模型生成回答供对比评分，积分可用于继续调用模型。平台支持用户指定模型比对，但多次提问未反馈将受限。来源：IT之家6.特朗普拟禁止各州监管AI遭微软首席科学家警告特朗普政府提议未来十年禁止美国各州立法监管人工智能，微软首席科学家埃里克・霍维茨警告此举将阻碍技术发展。霍维茨曾担任拜登技术顾问，认为缺乏监管会加剧虚假信息传播和生物安全风险，强调监管是推动技术可靠应用的关键。

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#AQ劝爸妈不信谣居然比我有用# 前几天我爸拿着体检报告紧张兮兮地问我：“网上说这个指标高可能是癌前病变！”我一看，只是常见的轻度异常，但老人家上网一查，越看越慌这种情况太常见了——父母辈遇到健康问题，要么轻信谣言，要么自己吓自己…正好最近在用蚂蚁集团推出的AI健康应用【AQ】，试着上传了他的报告，AI很快给出了解读：这个指标偏高可能和饮食、作息有关，建议定期复查，并附上了日常调理建议[送花花]虽然不能代替医生，但至少让他安心了不少，也省去了盲目搜索的焦虑～～AQ还能把历次检查报告归档，方便随时查看趋势，对中老年人来说真的很实用‼️像“喝醋降血压”“拍打治百病”这类谣言，父母没少转发…现在遇到他们发来的“养生秘方”，我就用AQ查一查关键词，把专业科普转给他们看[比耶]AQ的健康知识库是和权威医疗机构合作的，比网上零碎信息靠谱得多‼️6.29是全国科普行动日，“微博健康”刚发布了《100个健康谣言破除白皮书》，建议大家都看看‼️如果家里长辈也常被虚假养生信息困扰，可以试试用AQ的“健康咨询和报告解读”功能～～帮他们理性看待健康问题[爱慕]当然，AQ也接入了全国5000多家公立医院资源，必要时能快速找到专业医生——AI提供建议，健康托付专业‼️（AQ是蚂蚁集团推出的AI健康应用，提供症状咨询、报告解读和健康档案管理～～不过要提醒爸妈：真有不适还得及时就医哦！）

“代写论文”属于学术不端行为，不应授予学位。人工智能技术的出现，令代写论文变得更容易，及时设置底线红线，有助于避免学术不端现象。由于AI的文本生成与编辑能力愈发强大，靠人力逐一核对并不现实，引入技术手段作为辅助“审核员”有利于提高效率。高校“AI查重”的初衷可以理解，但尚不成熟的技术带来了实践困境。一方面，在训练大语言模型的过程中，必然使用人类创作的语料，这在客观上决定了AI生成与人类创作在语言结构、逻辑范式等方面的相似性。尤其是学术写作追求的语言规范、逻辑严谨与AI生成的底层逻辑高度重合，也就导致很多内容容易被AI检测工具“误判”。另一方面，AI检测工具的技术标准并未统一，使得检测结果呈现出不确定性。前段时间，曾有人将《荷塘月色》等名篇上传至某常用论文检测系统，结果显示AI生成内容“总体疑似度超过六成”。后续有人在换了一种检测工具后，又显示AI疑似度均为0.0%。技术的不确定性也带来了学术生态的连锁反应，许多作者只能自行摸索办法“降AI率”。有人采用少用逗号、删减衔接词、打乱段落结构、多用口语化表达等“网络秘籍”，劣化了学术成果的质量与表达深度；有人无奈选择各种来路不明的“代降AI率”服务，遭遇诈骗陷阱；还有人采取“魔法对轰”，“用AI降AI率”，陷入荒诞循环。以更大视角来看，今天由AI生成的论文，与过去复制粘贴的论文、依赖“降重神器”的论文并无本质区别。事实证明，提升学术论文的原创性恐怕不能全然诉诸技术手段。放眼未来，AI技术将深入生活中的各个方面，如搜索引擎般成为人类生活学习不可或缺的工具。面对AI技术对高等教育人才培养体系带来的复杂性，

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