AI Agent凭借大模型能力与自动化特征，正重塑企业工作流程，提升生产力。通过"工具调用"实现任务自动化，成为企业数字化转型关键。它具备高可靠性、易用性、可扩展性及安全性，应用场景广泛，涵盖金融、零售、制造、教育等多领域。未来，AI Agent有望成为企业数字化平台的中枢大脑，推动企业从"数据驱动"向"数据与大模型"双向发展，开启AI原生思维，提升组织管理科学性。

Agent让大模型从"纸上谈兵"变成能"落地执行"，为其增加"手和脚"的能力，可调用工具并自主行动。文章介绍两种运行模式：ReAct（边思考边行动，适合短任务）和Plan-and-Execute（先计划后执行，适合复杂任务）。区分了Agent作为一种方法论与Coze、LangChain等工具的关系。随着技术成熟，Agent将成为企业和个人的智能帮手，解决实际问题而非仅回答问题。

世界模型是AI在脑内构建"现实世界"映像的能力，使其能预测和推理，而不仅是被动反应。它能带来更聪明推理、节省时间成本、增强适应力和改善决策能力，被认为是迈向通用人工智能(AGI)的关键一步。与大语言模型相比，世界模型更像"会动脑子想象的人"，能模拟未来场景。虽然目前处于"婴儿期"，但DeepMind、OpenAI、Meta等公司已投入研究，未来可能让AI从"助手"变成"伙伴"。

GraphRAG技术通过结合知识图谱与大语言模型，有效解决了法规合规领域的挑战。以欧盟DORA法案为例，该方法消除了传统AI的幻觉风险，提供可解释的合规指导。通过构建、链接和对话三个阶段，GraphRAG提升了法律专业人士的工作效率，确保了回答的准确性和专业性，为企业应对复杂法规要求提供了革命性解决方案。

多模态大语言模型（MLLMs）通过将预训练的视觉编码器与大语言模型（LLMs）相结合，最近在一系列多模态任务中取得了令人瞩目的成果，如图像字幕生成和视觉问答（VQA）。在这个框架中，虽然大量研究集中在大语言模型上，但视觉组件尽管很重要，却相对较少被研究。特别是，目前的方法缺乏系统选择最优视觉层的方法，以及将视觉特征整合到大语言模型中的有效方式。这里主要深入分析了多层视觉特征的利用，聚焦两个关键问题

你有没有遇到过这种情况：工作中需要快速查找资料，结果花了大把时间在一堆无关信息中苦苦挣扎？或者说，你公司里的数据海量，却无法高效地找到所需的关键知识？其实，你可能已经掌握了一项强大的工具——知识图谱（Knowledge Graph），而你还不知道如何用它提高效率。今天我们就来聊聊如何使用和这两个工具，来搭建自己的知识图谱，快速解决复杂问题。而且，这套方案不仅适合技术大牛，同样也适合技术小白，简单易

本文提供了一个使用 Hugging Face 🤗 Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。Whisper 是一系列用于自动语音识别 (automatic speech recognition，ASR) 的

本文为Java开发者提供系统性AI大模型转型指南，分析工程思维和知识可迁移性的独特优势。详细规划渐进式转型路径、关键技能提升策略，以及如何将Java经验转化为AI项目价值。建议"保Java攻AI"双轨策略，通过实战项目逐步积累AI能力，实现从传统开发到AI工程师的平滑过渡，把握AI时代机遇。

BioScientist Agent是一个创新的端到端框架，整合生物医学知识图谱、变分图自编码器、强化学习和LLM多智能体系统，用于药物再利用和作用机制阐明。该框架系统性地识别新的药物适应症对及其作用机制，在多项指标上超越现有基准模型，提供可解释的因果关系报告，加速药物研发假设生成，降低实验成本。

本文揭示90%团队错误将RAG视为Prompt升级版导致的幻觉翻倍、预算爆炸问题。通过比喻说明RAG是"弹药库"(负责找知识)，上下文工程是"瞄准镜"(负责用知识)，两者需明确边界。文章提供七维对比表、实战代码和选型决策树，帮助团队根据数据量、更新频率和对话深度选择合适方案，并给出7条落地军规确保高效协作，最终将幻觉率从38%降至4%。