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北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”,破解核心痛点。实验显示,1000次编辑后准确率提升近10%,额外参数不到1MB。
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华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布,在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8,单题推理成本低,商业订单超亿元,进入规模化金融场景验证阶段。
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