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第二代AI预训练范式:预测下个物理状态

英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出,当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」,在物理世界应用中「水土不服」,第二代范式应是「预测下一个物理状态」,引发机器学习社区讨论。

AINLPer
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Claude Code 工程师:像 Agent 一样思考

Anthropic 工程师 Thariq 分享构建 Claude Code 时 Agent 工具设计经验,通过 AskUserQuestion 工具迭代、Todo List 到 Task 系统演进等案例,指出工具设计无标准答案,要观察模型行为、反复实验。

AGI Hunt
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刘鹏飞组提出Agent领域的少即是多:智能不在于数据堆砌,78个样本训练出超强Agent,128倍效率提升

刘鹏飞组论文《LIMI: Less is More for Agency》提出颠覆性观点,认为Agent智能培育关键在数据质而非量。LIMI用78个样本在AgencyBench得分超基线模型,实现128倍数据效率提升,为Agent开发提供新路径。

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吴恩达Agentic AI新课:手把手教你搭建Agent工作流,GPT-3.5反杀GPT-4就顺手的事

吴恩达新课聚焦Agentic AI,将开发沉淀为反思、工具、规划与协作四大设计模式,强调评估与误差分析能力。课程介绍拆解任务、构建工作流方法,还分享实用技巧,让AI系统持续进化。

量子位
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忘掉《Her》吧,《记忆碎片》才是 LLM Agent 的必修课

文章把电影《记忆碎片》主角莱纳德看作真人版 Agent,结合情节拆解 Agent 上下文工程知识。阐述 Agent 取代 Chatbot 成行业主流,借莱纳德记忆系统说明上下文工程支柱,还指出 Agent 设计漏洞及需反思模块。

Founder Park
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Google说,2026年AI Agent会有这五大趋势!

Google Cloud发布2026年Agent趋势报告,认为能改变业务的转折点是Agentic AI,总结了五大趋势,如人人都有Agent、流程自动化等,核心是让员工成Agent管理者和协调者。

探索AGI
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冻结模型权重,Agent还能持续进化:ModularRSI探索Harness自我改进

IQuest Research联合北京航空航天大学、曼彻斯特大学等机构发布ModularRSI研究,探索在基础模型权重冻结的条件下,通过演化Agent外围运行机制Harness,实现可泛化的Agent自我改进,性能提升可跨任务、领域、模型迁移。

机器之心
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69 页最新报告丨AI Agent 圣经:智能体的终极指南

AI Agent 定义下一轮科技创新浪潮,众多公司积极布局。CBINSIGHTS《AI Agent Bible》报告梳理其前景趋势,含六大预测与生态版图,解析市场格局等,还展示智能体重塑企业运营方式。

特工宇宙
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长上下文窗口、Agent崛起,RAG已死?

技术迭代下“RAG已死”论调出现,向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点,有人认为RAG在进化,有人称其成工程学科,也有人觉得会被Agent和长上下文取代。

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Agent进入下一篇章!Alita:不靠人工预设,自己造工具,成绩碾压OpenAI

当前AI Agent依赖人工预设,存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念,用MCP协议,架构含三大模块,实验成绩超OpenAI,还能让小模型提效。

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