多Agent团队都搭好了,怎么生意还是我一个人在做?
多Agent团队都搭好了,怎么生意还是我一个人在做?苍何评析CarryGo多Agent系统:该系统通过企业初始化、Butler管家协调与跨企业协作机制,让AI参与跨境电商的找客户、谈条件与组织交付,试图将"AI帮我干活"推向"AI帮我把生意做下去",但其在复杂业务中能否稳定履约仍待验证。
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苍何评析CarryGo多Agent系统:该系统通过企业初始化、Butler管家协调与跨企业协作机制,让AI参与跨境电商的找客户、谈条件与组织交付,试图将"AI帮我干活"推向"AI帮我把生意做下去",但其在复杂业务中能否稳定履约仍待验证。
作者实测使用招商银行 Mastercard 借记卡,通过 Google Play 成功订阅 ChatGPT Plus,并在扣款后核验订阅记录与 Plus 权益。
华盛顿州柯克兰是西雅图东侧一个富裕的湖畔郊区。这天天气好得近乎不真实,气温在华氏 80 多度,天空蓝得没有一丝杂色。从 Gates Ventures 的会议室望出去,脚下是 Carillon Point 码头,一排昂贵的游艇随着湖水轻轻起伏;湖的另一边,则是勾勒出天际线的奥林匹克山脉。景色漂亮得令人心旷神怡,却又莫名让人有些不安。
昨晚,瑞典AI编程创企Lovable宣布完成4亿美元(约合人民币26.97亿元)C轮融资,估值达133亿美元(约合人民币896.71亿元),7个月时间估值翻倍。本轮融资由美国老牌风投Menlo Ventures领投,腾讯以及Balderton Capital、Carmignac等投资机构参投。
上周AI圈都在讨论一件事,但大多数人只看到了一半。
最近手头在测一个新模型,叫 Macaron-V1。说实话一开始没抱太大期待,打着「个人智能体」旗号的产品这两年太多了,大多数打开之后还是那套老配方:一个聊天机器人,外面挂几个插件。但测了三四天下来,发现这个模型的思路跟我预想的不太一样,值得认真写一篇。
人类可以在一生中持续学习新知识,而不会轻易遗忘已有技能。然而对 AI 模型而言,这恰恰是一道极具挑战性的难题:每当模型学习新任务时,参数更新往往会覆盖历史知识,产生经典的 “灾难性遗忘” 难题。持续学习(Continual Learning)正是为突破这一瓶颈而生的研究方向。
你敢信?仅仅是让Fable 5数一下,单词raspberry里到底有几个字母r,结果就被一脚踢回了Opus 4.8!更离谱的还在后面。哈佛生物统计学家Kareem Carr,只是自报了一下家门——我是做生物统计的。话音刚落,Fable 5当场翻脸,直接强制降级。
前段时间我做了一个 guizang-social-card-skill(https://github.com/op7418/guizang-social-card-skill)。
AI网关OrcaRouter最近上线了一套可编程路由策略Routing DSL,多个模型同时答题,自动仲裁出最优解。几个你现在就能调用的“常规模型”,给它来个组合编排,跑出来的综合胜率,直接掀翻了Fable 5的单体基准线。Opus 4.8打不过Fable 5,GPT-5.5也单挑不过,但这两个拼一组,结果就反超了。