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现有AI都是假实时!Thinking Machines发布交互模型,离真正的贾维斯真的近了

Thinking Machines发布交互模型,切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互,由交互和后台模型组成。架构设计独特,解锁多项功能,评测表现佳,但也存在长会话、计算部署等局限。

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回敬 Codex,Claude Code 推出 /goal 功能,不干完不睡觉

Claude Code随2.1.139版本推出 `/goal` 命令,设定完成条件后可持续工作至目标达成。它与Codex互相借鉴功能,且在设计上采用裁判分离,官方也给出目标制定建议,还带来其他更新。

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Kubernetes 被 AI 打回“半成品”!K8s 之父发出警告:代码生成越快,程序员越危险

Kubernetes联合创始人Brandon Burns表示,AI让Kubernetes回到‘未完成’状态,它得适应GPU调度等新需求。他还谈到AI对编程工作的影响,如代码审查成核心技能,未来编程语言或为AI设计

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RAG搜对了却答错?德国萨尔大学找到了真相丨ACL'26

RAG已成大模型落地标配技术,但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解,提出Disco - RAG框架,在“搜”和“答”间加“读懂”环节,已被ACL 2026主会录用。

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24小时、78轮实验、持续迭代,AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了

中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计,通过分层编排和File - as - Bus等方式,在多任务上表现出色,为AI科研工程补上关键底座。

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北大联合Llama-Factory推出DataFlex:工业级数据动态训练系统

北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施,纳入三类核心能力,解决底层系统问题,在效率和效果上有提升,受社区认可。

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Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use

文章指出LLM设计无状态,产生幻觉,超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统,阐述Agent记忆四层演化及每层问题,推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。

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Claude 或将推出 App Builder 功能,打造新的 App Store

Anthropic或为Claude推出App Builder功能,用户能从构建全栈应用。此前Anthropic已从工具向平台转型,而OpenAI的GPT Store尝试失败,App Builder若成功,Claude将成新应用分发入口。

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年轻人的第一个爱马仕

AI圈的Hermes是Nous Research开发的开源Agent框架,GitHub星数超35000。作者写76页《Hermes Agent从入门到精通》,介绍其设计思路、使用方法等,中英文版可在GitHub免费下载。

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Harness is the New Dataset:模型智能提升的下一个关键方向

文章指出当基模能力成熟,决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统,即 harness engineering。介绍其组件、设计原则,探讨模型与 harness 关系,还列举创业机会项目,最后推测下一范式是 Coordination Engineering。

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