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用中等难度prompt做高效post training

近年来,RL后训练在LLM发展中至关重要,但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法,通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率,经多基准实验验证其优越性,也指出方法局限与未来方向。

深度学习自然语言处理
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性能真的不重要了吗?Jeff Dean给出反常答案

Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》,指出性能不是最后调出来的,而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能,导致代码低效,顶级工程师则有‘物理地图’,能避开高成本路径。

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一个销售数据分析机器人的诞生:看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环

Dify是低代码AI应用开发平台,但在企业级落地有代码执行和自动化调度瓶颈。本文介绍用“Dify + DMS Notebook + DMS Airflow”架构,以销售数据分析机器人为例,展示构建可调度、可扩展、可运维Agent系统的方法。

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通过查看GPU Assembly分析CUDA程序

文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例,对比普通和向量化版本,通过查看SASS代码,解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。

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别让AI一上来就“进厂打螺丝”:智源悟界·Orca要先教模型理解世界如何变化

智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布技术报告Orca,探索模型是否理解世界状态变化。Orca尝试在统一世界潜空间学习状态与规律,受海外关注。它先学世界表征,有独特学习方式,经实验验证效果良好。

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评论送书 | 想系统了解AI?先搞清楚这四件事

文章围绕系统了解AI需搞清楚的四件事展开,介绍了AI理论基础层的机器学习和深度学习,感知交互层的计算机视觉等,应用实践层的机器人学等,还提及伦理社会层的AI伦理和社会影响研究。

AIGC开放社区
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2026,一篇不错的高效Agents技术全面综述

上海AI Lab等9所高校联合发表《迈向高效智能体(Agents):记忆、工具学习与规划综述》。文章介绍了高效智能体概念,分析其效率危机,阐述提升效率的三大战略方向,涵盖多种记忆、工具学习和规划方法。

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The Batch: 880 | 用 AI 学 2 小时 vs. 跟老师学 6 小时

Alpha School用AI驱动教学,将传统6小时课程替换为2小时个性化学习,让学习速度翻倍,学生考试成绩优异。但部分教育委员会拒绝其分校申请,批评者称缺乏严格证据。此外,美国多地也在进行AI教育尝试。

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斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o,推理流登顶HF

传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力,斯坦福等团队提出AgentFlow框架,通过模块化和实时强化学习优化策略,使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型,为AI发展提供新思路。

新智元
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4.8K Star!一套面向设计工程师的 AI 编码智能体 UI 技能集合!

前端开发中AI生成代码质量参差不齐,ui - skills项目应运而生。它由开发者ibelick创建,是面向设计工程师的UI技能集合,将开发经验转化为规则,通过CLI工具让AI按规则构建和审查代码,已获4.8k Stars。

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