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OpenAI 全面拥抱 Agentic-First,实测有点扎心
OpenAI发布GPT - 5.6系列,Sol定位长周期Agent,训练目标转向Agentic - First。但目前难以用上Sol,且其评测数据因计数规则差异大,还出现变身话痨、少说话和干完活难兼顾的问题。
这个 Agent Team,终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team,通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试,展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁,是复杂任务兜底系统,而非简单 prompt 编排。
近期,不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升,LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件,围绕两个数据集复现比较10个方法,还设计出新的低token开销框架。
不平衡数据下对比学习的理论分析:从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战,此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态,定量分析少数特征影响,提出剪枝算法增强少数特征学习,实验验证其有效性。
让AI自己“炼数据”!DataChef开源:用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef,它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro,超越人类专家设计算法,解决传统数据工程难题,推动大模型数据工程迈向新范式。
英伟达放话:小模型才是Agent的未来!
英伟达论文指出,当前用大模型构建AI Agent是资源浪费,提出小模型才是Agentic AI未来,给出三点理由,还提供从大模型迁移到小模型的六步流程,并分析三个开源项目,呼吁行业追求效能。
Claude Code完整技术栈都被扒出来了,Multi-Agent架构~
analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析,含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等,为AI agent系统设计实现提供技术参考,还介绍系统架构创新点。
当EDA(消息驱动架构)遇到AI Agent:消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程,阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因,分析消息队列与AI Agent的融合点,介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能,还展望了AI与中间件的双向进化。
阿里深夜开源王炸Agent!硬刚OpenAI,性能全面SOTA!
过去半年,开源Agent在解决复杂难题时难敌OpenAI。昨天阿里通义开源WebSailor模型,用完整可复现方法论挑战闭源霸权,通过构造L3合成数据、取精华训练轨迹、两步走训练策略提升性能。
50个Agent分工干活,Kimi K2.5的Agent“军团”把我看呆了。。。
Kimi K2.5今日下午发布并开源,具备多模态能力。它能根据视频、链接等复刻网站,有Visual Edit功能且自动部署上线。还有Agent Swarm场景,多Agent协作解决复杂问题,应用体验佳。