大型语言模型为何产生幻觉
语言模型为何会产生幻觉？OpenAI 最新研究指出，幻觉源于模型在训练和评估中被鼓励猜测而非承认“不知道”。即使强大如 GPT-5，也无法完全避免幻觉。改进评估方式、奖励模型表达不确定性，是减少幻觉的关键。
分层架构解耦——如何构建不依赖硬件的具身智能系统
硬件与软件的彻底解耦，并通过模块化、分层的架构进行重构，是突破这一瓶颈、构建通用型具身智能系统的核心基石。这种架构将具身智能系统解耦为三个核心层级：HAL、感知决策层和任务执行层。这一模式使得企业能够利用预置的技能库和低代码工具快速配置新任务，在不更换昂贵硬件的前提下，实现从清洁机器人到物流机器人的快速功能切换。本文将通过对HAL技术原理、VLA大模型和行为树等核心技术的深度剖析，并结合Google RT-X、RobotecAI RAI和NVIDIA Isaac Sim等主流框架的案例，论证这一新范式的可行性与巨大潜力，探讨硬件解耦如何将机器人从一个“工具”升级为“软件定义”的“多面手”，从而
LangGraph实战：从零构建智能交易机器人，让多个AI智能体像投资团队一样协作
如今的量化交易已远超传统技术指标，迈向多智能体协作的新时代。本文介绍了一个基于 **LangGraph** 构建的多智能体交易系统，模拟真实投资机构的运作流程：数据分析师收集市场情报，研究员展开多空辩论，交易员制定策略，风险团队多角度评估，最终由投资组合经理做出决策。系统具备记忆学习能力，通过每次交易积累经验，持续优化决策质量。