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大模型破译甲骨文创下新SOTA!复旦团队推出新框架

复旦大学团队提出基于部首和象形分析的可解释甲骨文破译框架,构建PD - OBS数据集。该框架在公开基准数据集上准确率高,零样本破译能力强,还能为未破译甲骨文输出可解释分析文本,助力考古工作。

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ScreenCoder:视觉-代码对齐新范式,为多模态程序合成开辟道路

前端开发中UI转代码耗时易错,现有工具存在不足。ScreenCoder提出模块化多智能体框架,通过三阶段分工协作实现代码生成,还构建数据引擎推动VLMs进化,实验表现出色,为多模态程序合成开辟道路。

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Cursor 0.50 版本升级后如何省钱又高效?一份给开发者的避坑指南

本文围绕Cursor编程助手日常应用展开,讲解计费机制、工具调用等核心要点,结合实践给出高效使用方法论与避坑指南,如合理选模型、巧用工具、设置规则等。

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首个GUI多模态大模型智能体可信评测框架+基准:MLA-Trust

MLA-Trust 是首个针对 GUI 环境下多模态大模型智能体的可信度评测框架,构建了涵盖四核心维度的评估体系,对 13 个模型深度评估,揭示可信度风险,还提供评估工具箱,推动其可靠部署。

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程序员还写啥前端?Claude 工程师凌晨2点造出Artifacts:AI直接生成可交互App,现在又重磅升级了

美国当地时间6月26日,Anthropic升级重要工具Artifacts,让构建交互式AI工具更轻松,无需编程技能。它标志Claude向实用工具平台转型,与OpenAI竞争,且AI开发工具和传统编程互补。

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智能GitHub Copilot副驾驶等生成式AI技术出现,使编程从“指令式”转向“意图式”。开发者需具备对问题、模型、交互的新“品味”,微软相关工具顺应此趋势,峰会将探讨相关话题。

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Bolt、Lovable使用10大技巧 | 一行提示词构建沉浸式故事型个人站点(别用简历了,丢给AI建个网站)

文章分享用Bolt、Lovable、Cursor打造个人网站的技巧。介绍四步法则,包括告知自身情况、定风格、提喜欢品牌、添加动画,还给出完整提示词模板,称提示越精细效果越好。

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从打分器到思考者:RM-R1用推理重塑模型价值判断

伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架,将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制,经两阶段训练,在多基准测试中表现超大规模模型,验证了推理能力对奖励模型的重要性。

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Linear-MoE:线性注意力遇上混合专家的开源实践

近年来,线性序列建模和混合专家(MoE)研究进步大,但两者结合研究少,相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架,实验验证其有诸多优势。

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