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多模态大模型理解物理工具吗?PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench,用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级,测试 32 个模型,揭示了大模型在工具理解上的不足,也为未来发展指明方向。
仅10行代码,轻松打通你的AI应用与DB:谷歌开源数据库MCP,Star突破4.6k
谷歌开源面向数据库的MCP Toolbox,位于应用编排框架和数据库间,处理连接池等复杂问题,简化工具管理。它能助开发者构建让智能体访问数据库的Gen AI工具,有开发简便等优势。
3个月手搓Gamma架构,这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”
AI应用从生成范式转向任务执行范式,Pi团队3个月手搓Gamma架构,打造出场景白盒化推理的“下一代内容OS”。Pi将AI生成与人的编辑能力结合,解决传统创作难题,实现创作全流程系统内闭环。
为什么BF16的FlashAttention会把训练「炸掉」?清华首次给出机制解释,用极简改动稳住训练
社区里长期存在的FlashAttention+BF16训练GPT - 2时loss突然爆炸的问题,清华团队论文给出机制解释。指出是特定条件下数值偏置被放大所致,还给出极小修改稳定训练,且在多模型和硬件上验证有效。
对话小鹿光年创始人许婷:超七成付费人群是子女,AI回忆录的「隔代」生意经
本文是对小鹿光年创始人许婷的访谈。许婷介绍了AI回忆录产品小鹿光年,称超七成付费人群是子女。还谈及产品流程、优势、用户画像等,也分享对赛道发展的看法,认为创业者晚几年入局或更合适。
比RAG高出8.9%,百度TURA:让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互,其核心分检索、规划、执行三步,已在百度亿级流量场景跑通。
Pokee.ai 朱哲清:用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清,探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒,曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务,强化学习是超人类智能的关键,介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。
把方法论装进 AI:从这场 Skill 黑客松里,我们找到了 6 个值得参考的样本
本文介绍了 Founder Park 联合扣子举办的 Skill 招募大赛。大模型干活不稳定,Skill 提供解决路径,把 prompt engineering 变成可积累资产。文中展示获奖 Skill 案例,还介绍扣子构建的 Agent 生态,指出其改写专业知识分发方式。
4个文件,1个超级目标,我用Trae搭建了一个不会"失忆"的AI分身,还免费
AI产品黄叔分享用字节AI IDE Trae搭建AI分身的经验。他指出原用的Monica有价格高、记忆受限等局限,新系统含个人档案等四模块,由智能体串起,能自动同步,体验更好,还适合PDCA循环助力自我提升。
GPT5.5 + Codex 如何跑一整夜,编程的下一步,不是辅助编程,是可托管执行单元
文章指出GPT - 5.5在Codex里展现出强大自主性,能处理长时程任务。还介绍让其跑长任务的方法及面临的问题,强调长任务需状态机、证据链等,社区也在构建相关工作流层。