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超越单文件代码生成:微软发布的ZeroRepo如何规划构建3.6万行大型软件?
微软等团队提出Repository Planning Graph(RPG),开发ZeroRepo框架,实现从零生成大规模代码库。RepoCraft基准实验显示,ZeroRepo功能覆盖率81.5%,代码近3.6万行,超现有基线,为AI驱动的软件工程开辟新路径。
Scaling Law再现Agent领域!阿里提出训练新范式:在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来,大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳,阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练(Agentic CPT)新范式,开发AgentFounder模型,在多基准测试表现卓越。
网络顶会获奖!华为提出端网协同RDMA传输架构,解决大规模AI集群网络可扩展性问题
全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 落幕,华为与港科大合作的 DCP 研究成果获奖。该论文提出数控分离传输架构 DCP,解决大规模 AI 集群网络可扩展性难题,实验显示其性能优于现有 RDMA 方案。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT,针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈,提出时序增强关系敏感知识迁移方法,含关系敏感知识挖掘和双流融合模块,实验证明能提升场景图生成质量。
破解人机协作密码:工作技能拆成两层,AI执行人类决策成功率狂飙 | ICML 2025
耶鲁和南大研究人员合作的论文提出数学框架,把工作技能拆分为决策层和执行层子技能,揭示人类与AI在这两层面各有所长,优势互补可提升成功率,还为机构适应新工作体系提供指南。
打破幻觉!Qwen最新OCR让印章、表格、公式识别准确率飙升45%
基于推理增强框架的视觉语言模型处理OCR任务有成果,但存在生成幻觉问题,特定领域不如专家模型。DianJin - OCR - R1通过推理与工具交互,按‘思考 - 调用工具 - 重新思考’流程提升OCR性能,减少幻觉。
推理即排序:ReasonRank反常识的2.7倍效率跃迁,新SOTA比快更快
论文提出新型排序模型ReasonRank,将深度推理能力融入排序流程,突破数据瓶颈,采用创新训练框架,效率比主流点对点排序模型快2.7倍,还介绍方法论、技术突破、实验验证等内容,指出局限与未来方向。
你以为百度慢了,其实它在走一条最难的路
2025 WAIC 上,百度展示多项成果。萝卜快跑获上海牌照、入选‘国家展’,商业化加速;慧播星推 NOVA 数字人技术;飞桨平台等也入选‘国家展’。百度构建全栈架构,把 AI 从炫酷变好用。
关于机器人数据,强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加,所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高,研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合,认为鱼和熊掌不可兼得,替代数据有局限。
借助CoT监管AI?OpenAI、谷歌、Anthropic等罕见联合发文:AI系统安全的新机遇!
OpenAI等支持新研究论文,其指出高级AI不透明性有潜在风险,而‘推理模型’用自然语言推理带来可解释窗口,CoT监控可检测不当行为、发现早期信号等,但也存在使监控性下降的因素。