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吴恩达来信:智能体并行运行以提升效率
吴恩达称并行智能体成扩展AI规模新方向。AI性能会随数据量、训练及推理计算量提升,但耗时久。随着LLM每个token价格下降,更多智能体工作流被并行化,且相关研究增多。
大佬深度解析:Coding Agent的底层运行逻辑是什么?
本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写,探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身,详细阐述编码智能体六大核心构建模块。
AgentIF-OneDay 发布,评估全场景长时复杂任务
红杉中国 xbench 发布 AgentIF - OneDay 评测体系,用于评估大模型解决复杂任务的能力。该体系从任务复杂度新视角出发,沿 Scaling Context 和 Scaling Domain 推进,构造了三类典型任务进行测评,揭示了主流 Agent 的能力边界。
谷歌开源 Colab MCP Server,AI 智能体可云端运行代码
谷歌开源 Colab MCP Server,使 AI 智能体通过 MCP 与谷歌 Colab 交互,将本地智能体工作流与云端执行环境打通,解决本地部署局限,还反映 AI 智能体与外部工具交互标准化趋势。
ICML 2025 | 如何在合成文本数据时避免模型崩溃?
随着生成式AI发展,合成数据成大模型训练重要部分,但可能引发“模型崩溃”。ICML 2025会议上,上交大等团队剖析此问题,提出Token - Level Editing策略,避免模型崩溃,实验验证了其有效性。
当 CPU 莫名抖动时,SysOM Agent 如何 3 分钟定位元凶?
文章讲述小王遇服务器CPU抖动难题,传统排查无果,用SysOM Agent 3分钟定位根因是Negative Dentry堆积致VFS锁竞争。它能多维度融合数据,有专家诊断逻辑,交互简单,还介绍接入方法。
我写 nano banana pro 提示词时的原则和策略
作者分享写 nano banana pro 提示词的原则与策略,原则是做成模板、结合模型能力;策略是先跑通原型再抽象成模板;不过度精简提示词,还介绍用 GPT-5.1 等工具辅助。
英伟达:RLP 让 AI 在预训练时就学会思考
英伟达研究团队发布 RLP 技术,与传统大语言模型训练不同,它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督,实验效果惊人,性能提升显著,不挑数据,打破了大模型训练范式。
测试时也能RL,英伟达等提出全新范式:TTT-Discover
近日,斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover,在测试阶段用强化学习微调模型,以刷出 single best 结果,用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。
1分钟跑出数百预测!WeatherNext 2把短时预报带入小时级
谷歌DeepMind发布WeatherNext 2,能1分钟从同一初始场生成上百种未来,分辨率达1小时级,超上一代。它已接入Search等,重写天气预报逻辑,让预测从确定变多可能,还将改变气象体系。