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突然就“推理 Agent 元年”了,再聊 AI Chat 与 AI Agent

今年 3 月份,我们还在以为 AI Agent 的新纪元需要等到“泛 AGI”,依靠大模型自身的能力和与之相辅相成的一系列技术的发展,诸如 RAG、调用链等,去将大模型的能力更深入地“外置”给 Agent 单元体。 然而到了下半年,随着大模型自身推理能力的爆发,以及生态中 MCP、ACP、A2A、上下文工程等技术基础设施的演进,“推理 Agent 元年”已然到来,Agentic AI 这种模式也已经能够较为通畅地应用到了各种各样的行业、产品、任务中,比如大家最熟悉的 AI Coding 工程化。 正是在这样快速演进的时代,Agent 正成为下一轮智能革命的关键力量。它不仅能理解人类意图,更能自主规划任务、调用工具、执行复杂目标。这一跃迁,正在重塑生产力体系、企业组织形态以及软件开发的底层范式。 重读 3 月份的这篇文章,多少还是有点意思,也不算过时,毕竟观点似乎还是赌对了。只是没有料想到 AI 生态的发展,过于快速了。 再把这篇文章的话题拿出来聊聊吧,也为全球开源技术峰会 GOTC 2025作一下预热宣传。刚好李开复会在活动主论坛上发表关于“从 ChatBot 到 Agent 的跃进与...

蚂蚁百灵团队开源高效推理模型 Ring-mini-sparse-2.0-exp

蚂蚁百灵大模型团队正式开源高效推理模型Ring-mini-sparse-2.0-exp,该模型采用的 Ling 2.0 架构是专为长序列解码优化的稀疏注意力架构,创新性地融合了高稀疏比 Mixture of Expert(MoE)结构与稀疏注意力机制。 团队表示,得益于架构与推理框架的深度协同优化,该模型在复杂长序列推理场景下的吞吐量较原版 Ring-mini-2.0 实现近 3 倍提升,同时在多项高难度推理基准测试中持续保持 SOTA 性能。这一成果为开源社区提供了兼具高效推理与强上下文处理能力的轻量化解决方案。 Ling 2.0 Sparse 是专为应对大语言模型未来两大核心趋势 —— 上下文长度扩展(Context Length Scaling) 与测试时扩展(Test Time Scaling)而设计的高效稀疏注意力机制。 团队借鉴了 Mixture of Block Attention (MoBA),采用块级稀疏注意力(block-wise sparse attention),将输入的 Key 和 Value 按块(block)划分,每个 query 在 head 维度上进行...

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