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蚂蚁 | 提出代码检索/重排基准:CoREB,揭开高分榜背后的三大幻觉,现已接入MTEB

蚂蚁研究人员提出代码检索与重排评测基准CoREB,解决现有基准相关性软、数据污染、任务方向单一问题。它已集成进MTEB,收录19个模型×6个任务评测结果,为代码检索模型评估提供新基线。

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小米MiMo Agent 跨会话进化

多数AI编程Agent任务一长就忘事,业界主流靠堆上下文窗口应对,但有缺陷。小米MiMo团队开源的MiMo Code,靠显式存储 - 检索机制,200步以上任务胜率超Claude Code达65%,介绍了其设计及优缺点。

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LeCun新作反杀AGI派!AI连「鸟」都搞不懂,拿什么超越人类?

图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示,LLM仅在粗糙分类任务表现优秀,精细任务却失灵。研究测试30多个大模型,得出三大发现,指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。

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RL成本降幅超90%!Meta提出Agent训练新范式DreamGym

传统强化学习(RL)训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架,以经验合成为核心,通过三大组件协同工作,在多种任务和模型上提升性能,为通用Agent训练开辟新路径。

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一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器

马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现,AI性能提升一半靠模型,一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK,发现DALL - E 3性能提升中,模型升级贡献51%,提示词优化贡献49%。

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文心X1.1发布!这三大能力突出,一手实测在此

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字节全球首发AI技能商店:一句话生成Coze Skills,你的经验直接卖钱

在全球AI共识下,Agent Skill成新战场。字节扣子此次升级,推出Skill、长期任务,还全球首上线技能商店。Coze Skill可封装经验,长期任务能拆解目标,技能商店能让经验变现。此外还推出视频Agent SKill。

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人大和微软开源Arbor,一棵假设树突破自主科研新高度

中国人民大学和微软研究者推出Arbor,它将实验挂到假设树,让研究信息跨周期保留。在六道真实研究任务中表现优异,增益超Codex和Claude Code,且成本相当,还能从失败中积累经验。

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谷歌新版Gemini马甲被扒! LMArena实测:唯一能看懂表的AI, GPT-5乱答

谷歌Gemini 3.0疑似上线LMArena,其Pro和Flash马甲被扒。实测中,Gemini 3 Pro能精确看表,GPT - 5等表现不佳;SVG测试有提升但也有不足;还能作曲。不过评测方式老套,希望有新花样。

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