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manus https://manus.im/ Manus 是一款通用型 AI 助手，能将想法转化为行动：不止于思考，更注重成果。Manus 擅长处理工作与生活中的各类任务，在你安心休息的同时，一切都能妥善完成。
主流RAG框架可以分为以下五个主要的进化方向：成本控制型（适合初创公司）、实时互动型（适用于财经/新闻场景）、域专家类型、认知增强型、安全与合规类型。 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)
当前活跃的发展方向主要包括以下几个方面：
多模态大模型的训练和应用：现阶段，AGI能力提升的焦点在于多模态大模型的训练和应用。多模态大模型已经能够面向B/C端推出商业化产品，但细节优化空间较大。模型的参数量、数据集规模和训练使用的计算量增加，能够稳步提高模型性能，即Scaling Law。
强化学习：强化学习正在成为提升AGI能力的重要技术范式。强化学习推动了大模型的通用性和泛化性大幅提升，使得模型能够在不同领域展现出较强的适应能力。例如，OpenAI的o1模型展示了大语言模型可以具备人脑主动反思、纠错的复杂慢思考能力，为未来模型能力提升指明了方向。
端到端的智驾模型：端到端的智驾模型如特斯拉的FSD（Full Self-Driving）系统，代表了智能驾驶领域的重大突破。这些系统通过强化学习和大规模数据训练，能够在复杂的驾驶环境中做出准确的决策。
高性能低功耗推理芯片：围绕推理芯片，国内外产业界正在进行高性能低功耗的比拼，这有助于降低语言模型在商业上的落地成本。未来推理芯片的发展将进一步推动AGI在各种场景中的应用。
具身智能大模型：尽管目前仍处于探索阶段，具身智能大模型的技术路线尚不清晰，但其发展潜力巨大。未来的研究将聚焦于如何使模型更好地适应物理世界，实现真正的智能体