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“坏”数据让模型更“好”?重新审视数据过滤

传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”,但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点,适度加入有毒数据,通过后训练技术可降低模型毒性,保持一般能力,挑战常规做法。

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Vibe Coding成AI主战场:22个明星玩家值得关注

AI产品下半场,氛围编程成赛道焦点。国外大厂推新,国内大厂双轮发力。量子位2025Q3 AI 100榜单显示,开发层产品多增强Agent功能,介绍了旗舰100和创新100中的明星产品。

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完全离线!开源实时语音识别神器,本地实时语音转文字,秒级延迟+说话人识别!

实时语音转文字和说话人识别需求渐长,但传统工具多依赖云端,有隐私与延迟问题。GitHub上的开源项目WhisperLiveKit是本地化语音识别方案,速度快、延迟低、支持说话人识别,适合会议等场景。

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中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024

中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。

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NovaSilicon发表新论文:造芯的瓶颈不在工具,而在组织

NovaSilicon发表论文探讨超级智能在芯片领域的运用。随着芯片复杂度提升,传统EDA方法遇瓶颈,论文提出将芯片设计超级智能建模为AI组织,利用LLM等技术,重塑芯片设计行业,实现产业链智能化升级。

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凌晨三点写代码、10个 Agent 同时跑!ClawdBot 创始人自曝 AI 上瘾史:Claude Code 入坑,Codex 成主力

Clawdbot(现名:Moltbot)爆火,其创始人 Peter Steinberger 分享开发经历。他曾打造 PSPDFKit,后经历职业倦怠。回归后用 AI 编程,从 Claude Code 入坑,Codex 成主力,还分享了 AI 重塑开发方式的见解。

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LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制

中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

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半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。

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