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首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准:MLA-Trust
MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架,构建了涵盖四核心维度的评估体系,对 13 个模型深度评估,揭示可信度风险,还提供评估工具箱,推动其可靠部署。
迈向可编程观测:在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起,以矩阵乘法为例介绍性能调优,再到PTX汇编知识,最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进,提供新分析视角。
AI模型守法率提升11%,港科大首次用法案构建安全benchmark
香港科技大学KnowComp实验室从法律合规视角研究LLM安全,提出「安全合规」新范式。基于法律条文构建benchmark,用GRPO微调Qwen3 - 8B得推理模型,在新benchmark测试中性能提升显著。
让RAG真正读懂“言外之意”!新框架引入词汇多样性,刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架,将词汇多样性引入RAG检索与生成,解决现有方法痛点。它有两大创新模块,实验在多基准提升准确率,还将在多模型上增益,代码即将开源。
技术大神用纯Rust从零构建了LLM,在GitHub上大火
Python是AI界宠儿,Rust也因“内存安全、零成本抽象、无畏并发”受青睐。项目RustGPT用纯Rust从零构建LLM,在GitHub上火了。Rust弥补了C/C++和Python的不足,Rust社区LLM项目增多,巨头也在布局。
从 MCP 到 Agent:构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践
本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系,涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容,还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。
Pinterest 工程通过运行时感知分片将 Android CI 构建时间缩短了 36%
Pinterest 发布技术案例研究,介绍工程团队通过运行时感知的测试分片策略和内部测试平台,将 Android CI 构建时间缩短超 36%,还对比了其他公司提升 CI 性能的做法。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》:构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。
「0污染」LLM理解基准来了!20000道题14个学科全覆盖,来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试,含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露,保证评估结果可靠,已在Huggingface开放。
TypeScript“杀疯了”!60% 到 70% YC 创企用它构建 AI Agent,赶超 Python 有戏?
近日,Mastra AI 创始人称约 60 - 70% 的 YC X25 Agent 公司用 TypeScript 构建 AI Agent。该语言受欢迎是因其静态类型、IDE 集成优势,能提高生产力。虽 Python 仍是 AI 开发主导,但 TypeScript 正受关注。