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Claude Code之父版「职场MBTI」:AI洗牌后只剩5类人,你选哪种?
Claude Code之父Boris Cherny提出AI时代「职场MBTI」,含原型师、建造师等五类角色。他认为传统职能将被洗牌,未来是通才的黄金时代,还给出团队组队方案及个人自救建议。
Agent不会搞科研?人大微软开源框架&工具包解决盲目试错通病,抱抱脸日榜第一
AI智能体虽能完成多项任务,但大多难以自主科研,易陷入盲目试错。人大和微软研究者提出Arbor框架与工具包,借助Hypothesis - Tree对优化空间结构化探索,多方面表现出色,荣登Huggingface日榜第一。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt(7700+ star),把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制,还有SkillOpt - Sleep预览功能,让Skill文档可系统化训练。
小模型代替顶级闭源:微软用4B小助理,砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案,用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务,采用SFT和RL策略打造子智能体,经测试效果良好,节省Token消耗。
成本降九成,准确率100%!MIT反常识架构挑战硅谷信仰
慕尼黑工业大学等研究者指出企业AI落地问题源于数据乱。RUBICON架构用AQL查询语言,把操作权交用户,让LLM在精确范围工作。测试中它准确率100%,成本低,优于现有智能体AI方案。
骂谷歌干蠢事、炮轰甲骨文、AI在真实数据库测试得分为0!83岁图灵奖数据库教父的硅谷“狂人日记”
本文是对图灵奖得主、Postgres 奠基者 Mike Stonebraker 的访谈。他直言大模型 Text - to - SQL 在真实数据库测试得分低,批评谷歌、甲骨文等公司做法,还探讨数据库未来,如 Agent 读写与数据库结合、DBOS 技术等。
港大赵恒爽团队论文:让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像,但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法,引入组级奖励优化机制,提升模型表现、缓解作弊,还提高训练效率,有明显工程价值。
ERNIE 5.0:走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题,ERNIE 5.0 借此提出,用统一自回归框架做多模态理解与生成,在架构、训练与系统层面有创新,评测中各模态能力表现出色。
2026开年关键词:Self-Distillation,大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场,Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化,MIT等顶尖机构发布三项成果,用不同方法实现自蒸馏,推动模型持续学习。
博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design
杨奥博博士毕业于香港科大,长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架,贯通关键环节,形成一体化方法体系,有多项创新成果。