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不训练,解锁Agentic智能!微软:只需给LLM一台电脑
人大、MSR、清华的LLM - in - Sandbox开启「通用代理智能」新范式,把大模型放进“虚拟机”,让其在6大任务上成绩全线暴涨,零额外训练解锁“通用代理智能”,还介绍了相关实验、优化及效率情况。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
大模型哪里出问题、怎么修,这篇可解释性综述一次讲清
来自多机构的研究团队发布“可实践的机制可解释性”综述,通过 'Locate, Steer, and Improve' 三阶段范式,为大模型的对齐、能力增强和效率提升提供方法论,还梳理可解释对象体系和干预手段。
OpenAI偷袭,谷歌掀桌!2026开年第一场AI大战太精彩
OpenAI悄悄上线ChatGPT Translate挑战谷歌翻译,该工具支持超50种语言,有翻译后「二次加工」能力,但功能尚不完善。谷歌则高调开源TranslateGemma模型,支持55种语言,效率惊人,12B参数超越27B基线。
Anthropic 再发长文:首次详细揭秘Agent的评估全过程「Claude code开发过程的经验总结」
Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。
国际头部高校联名发布 Agentic AI 的真正进化论
目前从‘LLM’向‘Agentic AI’跃迁,Agent实操能力不足。论文《Adaptation of Agentic AI》梳理领域情况,提出2x2象限框架,介绍优化Agent及工具的方法,还提及局限和未来方向并给出战术建议。
航空学报 | 西工大余囿铮、寇家庆等:基于生成对抗网络的通航飞行器气动布局设计方法
传统飞行器气动布局设计依赖专家经验,方案多样性受限。本文基于改进的生成对抗网络,提出端到端气动布局生成框架,以机翼和通航飞行器为对象研究,验证了其在创新飞行器设计方面的潜力。
LLM for AIOps:是泡沫还是银弹?智能运维的争议、破局与未来
大模型浪潮下,LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望,也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题,阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。
DeepSeek 模型技术之旅:从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进,对比了基座与推理模型,介绍了架构、训练方法变化,如 V3.2 结合 MLA 与 DSA,更新奖励和 GRPO 算法,还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!
大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,可减少近一半令牌,且任务性能不受显著影响,在多任务中验证了其有效性。