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QwenLong-L1.5发布:一套配方,三大法宝,让30B MoE模型长文本推理能力媲美GPT-5
通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5长文本推理专家,提供端到端长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法、智能体架构,在多基准测试成绩佳,代码已开源。
清华2年前预言,正成为全球共识!Meta等三大AI机构已得出同一结论
全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合,而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设,如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。
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通义文档智能团队推出QwenLong - L1.5,提供长文本推理后训练“配方”,含数据合成管线、强化学习方法和智能体架构。通过三大“法宝”重塑模型能力,效果显著,相关代码已开源。
【访谈对话】造过 Codex 的人,为什么每天用 Claude Code
Calvin French - Owen 曾参与构建 Codex,如今日常用 Claude Code。他与 Garry Tan 在 YC 播客对话,探讨了编程 Agent 产品哲学差异、分发逻辑、上下文工程等,还提及 Segment 重建、未来设想及安全等问题。
Langchain回应OpenAI:为什么我们不做拖拉拽工作流
OpenAI发布可视化工作流构建器AgentKit,LangChain创始人Harrison Chase写文解释为何不做。他指出工作流与智能体不同,可视化工作流构建器有门槛高、难管理等问题,还给出不同复杂度问题的解决方案。
拖拽式搭建分布式Agent工作流!Maze让非技术人员几分钟搞定复杂任务
大模型智能体落地有诸多问题,Maze分布式智能体工作流框架可提供一站式解决方案。它是集成分布式执行引擎的全能平台,有四大核心优势,还有可视化工具让非技术人员也能轻松搭建工作流。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’,缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起,但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生,解决难题,在多任务实验表现出色,推动LLM向智能体转变。
最窒息的Bug:Agent循环搜索原地打转?SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning(SGR)是革命性AI研究智能体框架,用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」,解决AI助手复杂研究任务的三大痛点,模拟人类研究过程,适用于多场景。
别等GPT-5了!普林斯顿万字综述揭秘:我们要做自进化Agents!
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述,描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程,拆解其进化核心维度,介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
如何定义“人味儿”?——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变,情感智能评测缺失的背景下,作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench,介绍其设计、评估方式、迭代过程等,还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。