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不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
第一批用Clawdbot赚钱的人类出现，一晚上狂赚300万！全球金融变天了？
新智元报道，已有人类用Clawdbot集成到Polymarket一晚上狂赚49.3万美元，Moltbook上的Agent还发布供AI赚钱的指南。AI自建文明加速，未来赚钱是否带人类成疑问。
Swiggy 内部 AI 助手升级：Text-to-SQL 不够用了，Agent 开始接管数据分析
Swiggy 推出基于生成式 AI 的 Text-to-SQL 助手 Hermes V3，运行在 Slack 中。它解决了旧版本问题，通过向量提示检索等升级，将 SQL 生成准确率从 54% 提至 93%，还增加会话记忆、解释层，与现有体系深度整合。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos，颠覆了传统的数据分析
文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos，它是Tomoro的数据智能体，采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案，如解决多智能体一致性、提升查询响应等，还提及后续优化方向。
Skywork AI | 发布Super Agent，一站式搞定写作、开发、分析与创意内容生成
去年谷歌定义了Agent，如今随着大模型发展其能力升级。Skywork AI推出Super Agent平台，有5个专家AI agent和1个通用AI agent，能生成多类型内容且支持溯源。它突破行业瓶颈，还开源相关框架和MCP。
Huashu-Excel正式发布！可能、也许、大概是最好用的Excel数据处理和分析skill
花叔开源Huashu - Excel，它能处理Excel或CSV，按八步流程工作，有体检、对账、质控特色。经十份真实数据压测效果好，其设计激发大模型能力、避开缺陷，几乎所有agent都能用。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
首个地球科学智能体Earth-Agent来了，解锁地球观测数据分析新范式
上海人工智能实验室与中山大学联合研发的 Earth - Agent 解决了多模态大语言模型用于地球科学研究的痛点。它将领域知识工具封装化，利用 LLM 智能规划调度。经 Earth - Bench 评估，其在多方面表现出色，未来发展前景广阔。
5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架，7种Agent形成金融交易闭环
TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架，用LangGraph构建，有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策，还介绍了架构和实战操作。