https://blog.qife122.com/tags/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E6%9E%B6%E6%9E%84/ Recent content in 人工智能架构 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Mon, 03 Nov 2025 14:00:24 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%BD%93%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%8D%E5%86%8D%E9%87%8D%E8%A6%81%E5%85%A8%E9%9D%A2%E8%A7%A3%E6%9E%90hrm%E5%88%86%E5%B1%82%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Mon, 03 Nov 2025 14:00:24 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%BD%93%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%8D%E5%86%8D%E9%87%8D%E8%A6%81%E5%85%A8%E9%9D%A2%E8%A7%A3%E6%9E%90hrm%E5%88%86%E5%B1%82%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ <h1 id="当规模不再重要全面解析hrm分层推理模型">当规模不再重要：全面解析HRM分层推理模型</h1> <p>近年来人工智能领域最大的革命并非来自OpenAI或谷歌的实验室，而是来自新加坡一家名为Sapient Intelligence的小型初创公司。这个故事的主角叫做分层推理模型（HRM），这个AI智能体正在以看似不可能的承诺撼动整个行业的基础：用远少于巨头的资源实现更好的推理能力。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%BD%93%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%8D%E5%86%8D%E9%87%8D%E8%A6%81%E5%85%A8%E9%9D%A2%E8%A7%A3%E6%9E%90hrm%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9D%A9%E5%91%BD/ Sun, 26 Oct 2025 12:06:31 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%BD%93%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%8D%E5%86%8D%E9%87%8D%E8%A6%81%E5%85%A8%E9%9D%A2%E8%A7%A3%E6%9E%90hrm%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9D%A9%E5%91%BD/ <h1 id="当规模不再重要全面解析hrm模型">当规模不再重要：全面解析HRM模型</h1> <p>近年来人工智能领域最大的革命并非来自OpenAI或谷歌的实验室，而是来自新加坡一家名为Sapient Intelligence的小型初创公司。这个故事的主角叫做分层推理模型（HRM），这个AI智能体正在以看似不可能的承诺撼动整个行业的基础：使用其竞争对手的一小部分资源，就能实现比AI巨头更好的推理能力。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%BD%93%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%8D%E5%86%8D%E9%87%8D%E8%A6%81%E5%85%A8%E9%9D%A2%E8%A7%A3%E6%9E%90hrm%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9D%A9%E5%91%BD/ Mon, 29 Sep 2025 10:42:19 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%BD%93%E8%A7%84%E6%A8%A1%E4%B8%8D%E5%86%8D%E9%87%8D%E8%A6%81%E5%85%A8%E9%9D%A2%E8%A7%A3%E6%9E%90hrm%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9D%A9%E5%91%BD/ <h1 id="当规模不再重要全面解析hrm模型的技术革命">当规模不再重要：全面解析HRM模型的技术革命</h1> <p>近年来人工智能领域最大的革命并非来自OpenAI或谷歌的实验室，而是来自新加坡一家名为Sapient Intelligence的小型初创公司。这个故事的主角叫做分层推理模型（HRM），这个AI智能体正在以一个看似不可能的承诺撼动整个行业的基础：使用其竞争对手的一小部分资源，实现比AI巨头更好的推理能力。</p> https://blog.qife122.com/p/%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%8C%87%E5%8D%97/ Mon, 29 Sep 2025 00:40:08 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E6%8C%87%E5%8D%97/ <h1 id="设计多智能体智能系统">设计多智能体智能系统</h1> <p><strong>作者</strong>: Maggie Liu, Thiago Rotta, Vinicius Souza, James Tooles &amp; Microsoft AI Co-Innovation Labs</p> <h2 id="1-引言">1. 引言</h2> <p>生成式AI正以前所未有的速度从概念验证试点转向企业关键任务工作负载。第一波项目通常部署单一的&quot;全能&quot;智能体，即一个包装了提示工程、向量存储和少量API连接器的大型语言模型。这种模式适用于狭窄的FAQ机器人，但在现实企业约束下会崩溃：</p>