在这波Agent浪潮中，产品已然形成两大阵营：专注特定领域深耕的垂直型Agent，和试图覆盖全场景的通用 Agent。这场"谁才是Agent 的终极形态"的争论或许为时尚早——底层模型能力才是产品能力的真正瓶颈：通用型难称全能，垂直型的深度也受限。

嘉宾简介： 唐业辉，华为诺亚方舟实验室高级研究员，聚焦于基础大模型的研究，主导了盘古 MoE 大模型、1.5B 端侧模型等多个基础模型的训练，相关成果已在华为终端、华为云等业务场景商用。他博士毕业于北京大学，在 NeurIPS、ICML ...

近期，山西大学智能信息处理研究所团队在图神经网络研究方面取得重要进展，相关成果“Multi-Channel Disentangled Graph Neural Networks with Different Types of ...

2025年，人工智能领域持续迎来创新高潮，山西大学智能信息处理研究所团队在图神经网络（GNN）研究方面取得的最新突破，再次彰显了中国高校在AI技术革新中的领先地位。此次研究由我校2021级博士生梁卓敏作为第一作者，合作团队包括白亮教授、梁吉业教授以及 ...

自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的 ...