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前 DeepMind 研究员反思:评测,而非算力或数据,才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出,当前主流评测体系滞后,静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量,呼吁构建自演进评测,还为一线工程师提供了研发建议。
小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架,实现180 tokens/s推理速度,采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
新一代AI教师是什么样?学而思让它从L2「助手」跃迁至L3「老师」
在AI应用落地成关键的当下,教育成AI融合创新前沿。好未来CTO田密提出「AI教师L1 - L5分级」理论,指出当前AI老师达L2水平,L3正演进。学而思学习机的「小思AI一对一」迈向L3,依托硬件和自研大模型,结合优质内容,从可用走向可信。
Agent Team 实践与架构设计:在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa,探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则,如跨Agent通信、状态外置等,还阐述了各设计要点及示例,强调系统可演进性。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
5Y News|GIM 完成数千万元天使轮融资
日前,GIM宣布完成数千万元天使轮融资,由五源资本与Monolith投资。资金用于自研金融大模型迭代等。其定位自进化智能体投资平台,已推自研金融时序大模型,未来将推基金策略与产品。
EvoSkills:自进化的skill,是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文,指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案,对比其机制、验证方式等,还提及未来研究方向。
整体工程:有机解决复杂演进系统中的问题
软件开发中项目延期、架构偏离等问题,常由非技术力量导致。整体工程将这些力量纳入技术决策,能解决复杂演进系统问题,还介绍了实践方法及好处。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
DeepSeekHarness被骂自嗨,还是Agent界Android?
DeepSeek Harness 评论两极分化,有人赞其为‘Agent 界的 Android’,也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验,它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计,有诸多独特架构特点。