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高性能全闪并行文件系统的设计和实践

焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘高性能全闪并行文件系统的设计和实践’,介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节,分享其解决 AI 训练存储难题的方案。

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一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述

传统LLM Agent工作流固化,面对动态环境只能人工硬编码,成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式,让Agent自主优化自身结构,还给出三定律、统一框架及各类优化方法。

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openJiuwen社区首发Team Skills,定义Coordination Engineering新范式

文章围绕多智能体系统协作问题,指出传统任务编排方式的局限。华为JiuwenClaw团队发布Coordination Engineering新范式,通过Agent Team、Team Skills等能力,解决团队组建、技能沉淀、复用及进化等问题,并以旅行规划为例展示实战效果。

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人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究

文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程,引发多方面变革。总结其特征与演化方向,分析学科应用要求与成功案例,还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。

力学与人工智能
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智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA

论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。

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OpenClaw登顶GitHub,满天飞的智能体Skills要怎样设计

OpenClaw 4 个月获 250K+ Star 登顶 GitHub。智能体 Skills 给大模型装上程序化记忆,研究者解构其概念,阐述设计模式、获取调度逻辑,也指出安全威胁,呼吁建立客观评价体系。

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继Anthropic后,Google放出5个常用的Agent Skill设计模式

Google Cloud发布指南,总结五种Agent Skill设计模式,含完整ADK代码示例,如Tool Wrapper、Generator等。各有应用场景且可组合,能避免将复杂指令塞在system prompt,构建可靠agent。

AI工程化
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Google研究发现:Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计

Google和剑桥大学研究多智能体系统,发现提示设计影响大,有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化,实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型,对比多种方法,在多任务上性能显著提升。

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「听觉」引导「视觉」,OmniAgent开启全模态主动感知新范式

针对端到端全模态大模型痛点,浙江大学、西湖大学、蚂蚁集团联合提出 OmniAgent,它基于「音频引导」,用「思考 - 行动 - 观察 - 反思」闭环实现范式转变,在多基准测试中超越开闭源模型。

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英伟达Jim Fan:「世界建模」是新一代预训练范式

英伟达机器人主管Jim Fan判断,继“下一个词预测”后,世界建模将成新预训练范式,2026年大世界模型将为多模态AI奠基。他还讨论世界模型定义、应用,展望新推理形式,业内人士也各抒己见。

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