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大模型化身苏格拉底:通过主动提问挖掘人机协作的深度

微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略,经实验验证该方法有效,使模型在多领域表现出色,重新定义大模型角色。

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视频模型也能推理,Sora2推理能力超过GPT-5

DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理,在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试,构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势,相关代码和数据集已开源。

量子位
开源动态8

首发 | 陈天桥盛大团队,推出最强开源记忆系统EverMemOS

EverMind团队发布面向人工智能智能体的长期记忆操作系统EverMemOS。它在主流评测集表现超此前工作成新SOTA,受人类大脑记忆机制启发设计,有四层架构和三大特点,已开源,后续将推云服务。

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从「对口型」到「会表演」,刚进化的可灵AI数字人,技术公开了

快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」,全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径,设计多模态两阶段生成框架,实验显示其在多方面领先竞品。

机器之心
产品应用8

d-Matrix用3D堆叠技术终结"内存墙",AI推理迎来光速时代

2025年9月Hot Chips上,d - Matrix展示3D堆叠数字内存计算技术,直击AI“内存墙”难题。其产品Corsair带宽强大,新Pavehawk架构更有性能跃升,为AI推理开辟新赛道,虽面临挑战但前景可期。

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从 MCP 到 Agent:构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践

本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系,涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容,还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。

AI前线
算法论文7

无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化

卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。

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Cherry Studio 复盘:从 Chat 到 Agent,一款「套壳」开源产品如何推倒重来?

Cherry Studio最初是为用户在不同大模型间切换的聊天客户端,随行业从Chat转向Agent,它开启2.0版本重构,定位转向「个人Agent平台」,底层架构重写,要解决产品复杂性、完善协作等问题。

Founder Park
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深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒?首篇社会物理学引导的深度学习(SGDL)综述深度解析

近日,清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景,探讨其与大模型结合潜力,也指出面临的挑战,认为其是思维范式跃迁,正构建智能社会蓝图。

AI科技评论
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刚刚,Cursor又分享了数百Agent并发协作的最佳实践

Cursor分享数百Agent并发协作最佳实践,讲述单个Agent局限,介绍从多方面探索协同方法,如规划者与执行者分工,还展示多个实验成果,总结模型选择等经验,指出多智能体协同仍待优化。

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