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Sam Altman在《The Gentle Singularity》中指出,人工智能的“技术奇点”正以温和方式开启,是渐进过程。越过临界点后社会将巨变,解决“对齐”问题、确保技术普惠,人类将迎美好未来。

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奖励是假的,能让Qwen提升25%性能却是真的!

华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR,使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性,还分析了虚假奖励有效的原因,提示现有研究要在非Qwen模型验证。

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InfoDeepSeek:首个开放网络环境下的智能体信息搜寻质量评估基准

上海交通大学与华为诺亚方舟实验室联合推出InfoDeepSeek,它是首个评估真实动态网络环境下智能体信息搜寻质量的基准。该基准有挑战性问题、真实动态环境等亮点,还开展实验揭示智能体行为特性。

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字节开源高效解析文档图像的新型多模态模型Dolphin,快速将复杂的文档图像转化为结构化数据。

字节开源新型多模态模型Dolphin,采用“先分析后解析”范式,能将复杂文档图像转化为结构化数据。它有卓越性能和多种特性,还提供安装、推理使用指南。

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继MCP、A2A协议之后,又一个Agent协议AG-UI来了

AI Agent交互协议不断演进,在MCP、A2A协议后,copilotkit发起AG - UI项目,构建开放、轻量级、基于事件的Agent - 用户交互标准化协议,侧重前端交互,已获部分框架兼容。

AI工程化
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EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈,构建工具调用合成数据

本文是被EMNLP 2026主会录用的算法论文,针对现有工具调用合成数据「先生成再筛选」的缺陷,提出分阶段分解加动态自反馈的ToolLoop方法,有效提升合成数据质量,实验效果优于现有方案。

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别再只卷Prompt 了,真正拉开Agent差距的是Context Engineering

本文梳理AI Agent从Prompt工程、ReAct范式到上下文工程的演进路径,系统讲解上下文工程核心原理、设计方法与落地方案,解决生产级Agent长任务质量退化痛点。

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完全复刻火爆全网的机器鸭

这是对Pollen Robotics Microduck的第三方复刻研究,从官方公开的MJCF仿真模型反推出装配图、爆炸图和可直接导入CAD的装配体。该机器鸭软件开源、硬件不开源,但已有信息足以还原装配关系。

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让 Coding Agent 开始「记住过去」:MemoraX Code 的长期记忆系统

过去一年,Coding Agent 改变开发者写代码方式,但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题,构建了本地与云端记忆,让关键信息能被识别召回,且在赛事中表现出色,还能沉淀工程经验。

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4.4k星!给Agent接上「本地免费搜索爬虫」,内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究

文章推荐开源本地搜索工具wigolo,它是专门给Agent使用的本地网络能力层,可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样,有搜索、缓存等工具,自带11个Skill。

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