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无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销小,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。
李飞飞首个多模态世界模型 Atlas 正式发布:从零开始预训练,几张图就能构建世界
李飞飞创办的 World Labs 发布多模态世界模型 Atlas,可原生处理多类型数据,有世界生成、重建和模拟等能力。还介绍其研发历程、技术特点,以及 World Labs 收购、融资等情况。
越靠经验思考的岗位,越先被取代!OpenHex董舒:AI数字员工正在催生OPC一人公司
OpenHex董舒认为AI最大价值是替人出面干活,提出数字员工概念。他指出判断力密度高的岗位易被AI取代,中国服务业有发展机会。还辨析数字员工类型,介绍其平台OPS Agent,最后分享了数字员工相关Q&A。
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作,让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例,还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。
首页大翻新,Agent HQ 上线!回归微软后,GitHub 不再是你认识的 GitHub 了?
2025 年 GitHub 回归微软后再出发,新负责人 Jared Palmer 带来变革。发布 Agent HQ 整合第三方编码代理,重构首页成工作起点。GitHub 正从代码托管走向开发者与智能体协同中枢。
250份文档投毒,一举攻陷万亿LLM!Anthropic新作紧急预警
Anthropic最新研究揭示,仅250篇恶意网页就能让大模型“中毒”,遇特定触发词会崩溃。研究还设计DoS型后门攻击,验证不同规模模型攻击效果。同时指出AI开放性易被操控,而Anthropic注重安全,有“防爆层思维”。
Anthropic 反杀 OpenAI,LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示,Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能,支出从训练转向推理。
ACL首届博士论文奖公布,华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖,获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min,其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外,还有三篇论文获提名,包括李曼玲等学者的成果。
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。