他们提出AgentFlow框架采用模块化架构，通过4个专门化智能体协同工作，配合专门设计的Flow-GRPO算法，使系统能够在真实交互环境中持续优化决策策略。

在这个视频中我介绍了如何给智能体添加记忆，以及中间件和工具的使用方法。 记忆 对于智能体来说，记忆（memory）非常关键——它让智能体能够记住过去的交互、从反馈中学习、并根据用户偏好进行调整。 当智能体处理越来越复杂的任务并与用户多次交互时 ...

表格检索，在RAG中是一个非常小众的问题，主要基于Retriever-Reader架构的表格问答（Table-QA）系统中，Retriever组件负责从大规模表格语料库中检索出与问题相关的候选表格，而Reader组件则在检索到的表格上进行具体的问答推理。 这里有个一个非常关键的点是：如何 ...

安全研究人员正利用大语言模型实现侦察自动化、逆向工程API，并以前所未有的速度扫描代码库。通过将AI工具应用于从模糊测试、漏洞利用自动化到跨代码库和网站的模式识别等各种技术，研究人员正以更快的速度发现漏洞。

#码力全开·技术π对# 如何在 Web 应用中使用 Google 的实现隐私友好的通讯录集成？ #码力全开·技术π对# 如何在 Web 应用中使用 Google 的 Contact Picker API 实现隐私友好的通讯录集成？

“ 大模型应用开发流程正确，但结果不一定正确。” 由于大模型技术的复杂性，再加上不同业务场景的特殊需求，导致大模型应用的开发难度很大；但大模型应用开发最难的不是做出来而是要做好。 这次还以作者手里的智能问答项目来说，记录一下智能问答 ...

“ 提示词工程是模型应用的技术，而思路是模型开发的法宝。” 上周比较忙基本上处于天天加班到很晚的状态，原因就是做的大模型应用效果不太好，再加上业务端要去甲方爸爸那边演示，因此就加班改bug调整优化。 然后等周末两天闲下来休息的时候回头看看 ...

“ 传统RAG和Agentic RAG的主要区别就是在于是否能执行“动作”。” 我们都知道基础RAG是基于语义检索的知识增强技术，但由于复杂的语义环境，很多时候基于简单的语义检索并不能很好的解决我们的问题。 比如说我想查一下今年的就业情况，注意如果是基于 ...

假设文档的存在方向旋转，那么会进一步的干扰VLM进行OCR的性能，下面看一个预处理方案，解决文档旋转干扰OCR问题，并进行一些评估，方法较为简单，快速看一下。 OCR 工作流对比在样本英文和印度文字文档上进行旋转校正前后的情况。由于对齐错误导致的 ...

英伟达的技术报告一般细节都比较多，本次开源的12B的参数模型-Nemotron Nano V2 VL专为文档理解、长视频理解及推理任务而设计。下面来快速过一下。 模型架构 遵循“视觉编码器+MLP投射器+语言模型”架构。 视觉编码器：基于RADIOv2.5的c-RADIOv2VLM-H版本初始化，负责 ...

2026年的预算季，CIO（首席信息官）面临的核心挑战，已从“要不要投AI”转变为“如何证明AI投入的价值”。当一个AI项目的年投入足以招聘一个小型技术团队时，一份无法清晰量化ROI（投资回报）的预算报告，几乎注定会被挑战。本文旨在为CIO及其团队提供一套 ...

“ 小块召回，大块生成的策略的作用是提升文档的召回率，并保证文档上下文的连贯性。” 在RAG技术的真实实践过程中，我们经常会遇到的一个问题就是——模型回答的质量不好；当然导致回答质量不好的原因有很多，而我们今天就来讨论一种RAG问答的优化 ...