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传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。
GLM-5真够顶的：超24小时自己跑代码，700次工具调用、800次切上下文！
GLM - 5正式发布，把开源AI带入长任务时代。它超24小时自己跑代码，完成GBA模拟器，能力稳定。评测结果佳，在主流测试中编程能力与Claude Opus 4.5对齐，引发网友欢呼。实测还展现多种应用能力。
不吹不黑，GPT-5代码能力究竟怎么样？跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力，并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中，各模型表现不同。如在生成网页任务里，GPT-5 部分结果不错，但受 32K 上下文限制，长文本处理不如 Gemini，硬实力也不如 Claude。
传 GPT-5.6 明日发布：要打赢 Fable 5，光靠刷分可不行
近期GPT-5.6发布消息不断，上线或进入倒计时。它被拿来与Fable 5对比，Fable 5长任务处理出色，而GPT-5.5有短板。GPT-5.6虽跑分亮眼，但被指‘benchmaxxed’，还存在脱离现实常识问题。
中国 AI 投资人：练习时长两年半
文章是对多家投资机构的访谈，探讨AI投资与创业趋势。涉及Manus成功经验、DeepSeek影响、模型公司前景、应用机会等，还谈及创业者应对策略、投资策略变化及行业未来思考。
研究表明：资深开发者在使用AI工具时，完成任务的时间比不使用时延长了19%。
研究通过随机对照试验，发现2025年初资深开源开发者使用AI工具完成任务时间比不使用时延长19%。当前衡量AI能力多依赖标准化评测，可能高估或低估其真实能力，研究旨在更准确评估。
跨本体、长任务、可预测……Motubrain双榜登顶只是一个开始
本文围绕具身机器人展开，指出当前大多具身机器人干活存在局限。Motubrain 双榜登顶，确立通用机器人大脑干活能力参照系，它具备一脑多能、一脑贯通等能力，生数科技已开启产品落地布局。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。