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Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！

大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。

微软开源项目 `OmniParser` 是超级智能“数字助手”，能像人一样“看懂”屏幕元素并操作。它精准识别小图标、响应快、开发便捷、兼容大模型且跨平台，目前在Github获23.6K star。

腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。

伊利诺伊大学香槟分校张令明老师团队的论文提出KNighter，它让大模型生成静态分析检查器，在Linux内核挖出92个长期潜伏漏洞，将LLM归纳能力沉淀为规则，带来可落地等好处。

当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点，百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型，在通用和企业级任务表现出色，基于自研芯片训练，还提供框架与管线降低成本。

尽管生成式AI在工作场所使用激增，但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”，表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响，并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。

文章探讨编程通缩现象，即AI使软件开发成本等下降。它不同于传统通缩，由生产力提升驱动，会带来延迟与实验、质量两极分化等悖论，还会加速创新，人们应培养相应技能适应。

Shopify 分享构建 Agent 经验，采用主流 Agentic Loop 架构。给出4条打造 AI 智能体核心建议，还指出工具控制在20个内，可用 SubAgent 分摊上下文；用人类标记结果作基准让 LLM 评估 Agent 生成结果。

随着算法、芯片、场景深度融合，端侧AI计算成终端智能化核心引擎，重塑IoT终端应用场景智能体验。端侧AI芯片作为技术底座，正重塑终端产业格局，虽面临挑战，但未来前景广阔。

爱诗科技PixVerse（拍我AI）功能丰富，普通用户可用热门模板整活，创作者有多样创作工具。其最新V5模型在图生视频项目全球排名第一，在多方面技术革新，推动AI视频创作发展。