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用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询

开发DeepResearch时,生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放,本文提出结合句向量与子模优化的方法,设计子模目标函数,给出代码实现,实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。

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迈向可信AI:LLM幻觉的分析与优化

随着LLM广泛应用,其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点,结合RAG、SFT、强化学习等技术,提出多维度优化方案,为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。

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网上两个实操演示被疯转,一是Google Cloud工程师用Claude配合Google部署应用;二是Anthropic Claude团队教搭建带持久记忆的AI智能体。博主整理7天实操计划,将Claude变“全自动AI雇员”,还介绍多种AI雇员类型及成本。

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入选 SOSP'25:百度智能对象存储的分布式层级 Namespace 破解业界难题,彻底扫清 AI 时代大数据上障碍

百度沧海・存储团队与高校合作的论文被 SOSP'25 录用,介绍了百度智能对象存储 BOS 的分布式层级 Namespace 系统 Mantle。它攻克业界难题,融合文件和对象存储优势,性能卓越,已在 BOS 生产环境大规模上线超两年。

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OpenAI 发布了个 ChatGPT 优化计划,不是GPT-5

OpenAI未发布GPT - 5,而是推出ChatGPT「健康使用」优化计划,旨在助用户成长而非让人上瘾,措施包括休息提醒、改进生活建议功能等,还与专家合作改进响应方式。

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阿里的“反差”2025:于无声处寻找 ASI

2025年栖大会上,吴泳铭称实现AGI是确定事件,ASI才是终局。实现ASI需满足两大条件,结合阿里投资计划,阿里将成企业AI时代支撑者。虽市场份额增长,但利润下降,2025年阿里极具“反差感”。

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长上下文不再难:KV Cache 全生命周期优化实战

长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战,现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具,梳理推理优化方法,介绍 MInference 等,还提出 Tri - shape 方法等成果。

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斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出

斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。

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计算一哥,给 Agentic AI 工程做“减法”

2025 年亚马逊科技 re:Invent 大会聚焦 Agent,其首席执行官提出未来各领域将运行数十亿 Agent。该公司欲在 Agentic AI 上重构,推出系列工具,如 Amazon Strands Agents SDK、Amazon Bedrock AgentCore 等,还在模型训练和工程化方面做减法。

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