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OpenAgents 创始人 Raphael Shu:LLM 打破 15 年多智能体强化学习(MARL)技术范式

我们对于 2022 年印象如此深刻,或许正是因为那一年的11月,ChatGPT 问世,让全世界看到了大语言模型(LLM)的潜力。 然而,很少有人知道,那年 8 月,当公众的注意力还被即将到来的 ChatGPT 所牵引时,AWS 内部已经诞生了首个基于 LLM 的智能体系统 Dialog2API。它绕过了传统的多智能体强化学习(MARL)框架,尝试让智能体通过自然语言进行理解与协作。 主导这一前瞻性探索的,正是Raphael Shu,彼时他正在 Amazon Bedrock Agents 担任 Tech Lead。 Raphael Shu 这并非偶然,从东京大学博士期间钻研非自回归生成模型,到在 Yann LeCun 实验室探索下一代AI范式,Raphael Shu 的研究轨迹始终紧扣着技术演进的前沿。在加入 AWS AI Lab 后,他于2022年带领团队“all in” LLM AI Agent。 然而,在亲手打造了北美首个云端托管的多智能体协作平台——Bedrock Multi-Agent Collaboration 后,Raphael Shu 却做出了一个出人意料的决定:离开 A...

年轻人宁愿“进局子”也不踩缝纫机?家纺企业的“1人IT”转型实录

年轻人宁愿“进局子”也不踩缝纫机?家纺企业的“1人IT”转型实录 当“踩缝纫机”从一个工种描述,演变成一句“进局子”的代名词时,这背后折射出一个传统行业最残酷的现实:熟练的缝纫工,在“外面”已经快找不到了。 这不完全是一句玩笑。在家纺重地南通,这正是一家标杆企业面临的日常。家纺业是典型的劳动密集型产业,其命脉——缝纫工,正面临着严重的“人才断层”,没有年轻人愿意再从事这项枯燥、辛苦的工作。 行业的困局,不止于此。 “无人可用”与“无法管理”的双重危机 在深入了解这家南通的家纺企业后,我们发现他们面临的危机是双重的。 其一,是“无人可用”的劳动力危机。 其二,是“无法管理”的行业复杂度。 很多人以为家纺业技术含量不高,但它的管理复杂度远超想象: “一物一码”的禁区: 制造业常见的“一物一码”在这里几乎行不通。一卷布裁成5000个裁片,你无法在柔软的布料上打印条码,单独贴标签在流转中也极易脱落。物料追踪基本是个“黑盒”。 订单的“粉碎性”: 一个“四件套”订单,在生产时会被拆解为被套、枕套、床单等多个“单件”。一张外贸订单,拆解到单件和工序后,一张生产计划表里就可能涌入三四百行数据。 “无...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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