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谷歌揭秘:Multi-Agent 推理时扩展才是未来

谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX,指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式,以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样,还展示TUMIX机制、实战表现,且LLM能设计更强Agent。

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五倍推理加速,激发自回归潜能,苹果新工作让LLM预测未来

近年来自回归训练方法成语言模型主流范式,但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架,让预训练自回归大模型多 token 预测,代码和数学任务推理加速达 5.35 倍,一般任务约 2.5 倍。

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AI 巨头对话:Sam Altman 与 Satya Nadella 论 AI 未来、算力与微软王牌

OpenAI的Sam Altman和微软的Satya Nadella在播客中探讨AI未来等话题。涉及1.4万亿算力投入、微软与OpenAI新合作协议细节,指出瓶颈在数据中心和电力,还谈及AI经济模型、未来愿景等。

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AI 视频生成的未来在中国

当地时间3月24日,OpenAI宣布关闭视频生成应用Sora,这是其冲刺IPO前的战略调整。Sora曾是AI视频生成领域明星产品,性能卓越,但因内容生态缺失、商业变现难而关停。中国AI视频生成赛道崛起,应用场景丰富,形成生态壁垒。

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强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展

本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。

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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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普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer

在AI研究员拿天价offer的当下,探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法,还介绍了AI生态的五个层次,包括各层岗位、年薪及容量。

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李静海院士团队:未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering

本文展望数据科学未来,强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战,提出收集处理原则,指出要重视数据系统逻辑与架构研究,建立标准协议框架,促进AI健康发展。

力学与人工智能
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理解与生成统一多模态模型:现状与未来 | 直播预约

从GPT - 4o到Gemini,AI实现跨模态联合理解与生成,核心是统一多模态基础模型。但开源社区构建强大统一模型面临挑战。南大等团队梳理超750篇论文分析技术路线,将有直播探讨现状与未来

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谷歌工程师抛出5个残酷问题:未来两年,软件工程还剩下什么?

谷歌工程师 Addy Osmani 提出 5 个或在 2026 年前重塑软件工程的关键问题,涵盖初级开发者、技能、角色、专才通才、教育等方面,每个问题有两种走向,并给出对应应对建议。

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