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强大的LLM正在消解传统Agent设计中“显式工程化”的部分价值，但这不意味着Agent概念的终结，而是其形态向更灵活的方向进化。开发者应积极拥抱两种范式的融合——LLM负责认知层级的抽象与调度山东股票配资，传统Agent专注确定性的高效执行。这种分层协作或许才是下一代智能系统的常态。 一、现状对比：Prompt驱动 vs 传统Agent框架 1. 传统Agent设计的核心痛点 开发成本高昂：需预先定义任务拆解逻辑、设计各环节的衔接规则（如有限状态机）、处理异常分支。 灵活性受限：面对未预见的

智通财经APP了解到，DeepSeek的R1模型发布引发了投资者的担忧，市场担心训练成本曲线加速下降，进而影响数据中心AI硬件需求。摩根大通基于此，发布了针对内存行业的报告。内存行业18个月的增长周期在很大程度上依赖于高端训练GPU对计算需求(HBM)的不断攀升，过去两周，该行业平均股价下跌了11%(费城半导体指数同期下跌9%)。 在市场关注GPU需求可能放缓的同时，该行强调，边缘AI迁移带来的内容增长以及AI ASIC市场的发展，都在巩固AI生态系统。小摩认为，推理模型效率的进一步提升，可能

据英伟达网站股票配资去哪家好，DeepSeek R1 671b已作为英伟达NIM微服务预览版在build.nvidia.com上发布。DeepSeek R1 NIM微服务在单个英伟达HGX H200系统上每秒最多可处理3872个token。开发人员可以对API进行测试和实验，预计该API不久将作为英伟达AI Enterprise软件平台的一部分，以可下载的NIM微服务形式推出。 英伟达方面介绍称，DeepSeek-R1模型是最先进、高效的大型语言模型，在推理、数学和编码方面表现出色。 Deep