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如何实现可验证的Agentic Workflow?MermaidFlow开启安全、稳健的智能体流程新范式
随着大语言模型发展,多智能体系统成新前沿,「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow,以Mermaid语言显式建模工作流,提升可解释性与可控性,实验性能优秀。
LLM规划能力飙升79%!Google:内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》,不借助外部验证器,让LLM反复“自评+重写”,使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%,还介绍了方法及跨模型验证情况。
“客户测950,不到一周下单了”,DeepSeek V4 逼出昇腾真功夫
昇腾计算业务副总裁张良透露昇腾近期销量好、认可度提高,大量客户基于其做训练。DeepSeek V4 考验昇腾,其超节点产品均支持。昇腾还对芯片体系和软件栈升级,拒绝仿 CUDA,坚持自主构建生态。
刚刚!UCLA杨林团队证明:仅凭提示词,Gemini 2.5 Pro就可以拿到IMO2025金牌
加州大学洛杉矶分校杨林和黄溢辰撰写论文,阐述利用Gemini 2.5 Pro解决2025年IMO竞赛5道题达金牌水平。设计解题者和验证者构成的自我验证流水线,用双提示词系统迭代,还规避数据污染问题。
「硬创 Conclave」邀请函丨15人闭门局,聊透消费级家庭机器人的真问题
雷峰网硬创邦与山行资本联合发起消费级家庭机器人闭门会,探讨刚需真伪、端侧算力等真问题。活动遵循不直播等原则,2026年6月25日举办,限15人,需审核报名。
陶哲轩说:AI 辅助数学证明,已经成了日常操作
世界顶级数学家陶哲轩解决 Erdős 经典问题时,全流程用 AI 做助手,从证明草案到简化证明,再到形式化验证。整个流程为人类提出猜想、AI 暴力证明、人类简化优化、AI 辅助形式化验证。
扩展外部测试时Scaling Law,中关村学院新发现:轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’,指出内部方法接近瓶颈,外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略,用轻量级打分模型复用隐状态打分,训练无需手动标注,实验显示性能增长稳定。
满分的「差」,Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》,指出编码智能体奖励设计存在结构性困境,任何奖励信号只是人类意图的‘替身’,验证需成系统与智能体协同演化,并研究多种验证者。
Meta最新大模型RL微调:在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性,对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线,多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能,还给出不同任务的测试数据。
夯,还真的很不错,8.2k Star scroll-world,太丝滑~~~~
许多官网滚动特效不佳,scroll - world 让滚动驱动无切镜的品牌旅程。它通过生成镜头链、对齐接缝实现沉浸体验,还给出适用场景和接入方式,虽非零成本但复用了经验。