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Anthropic:这样构建Agent,性能提升90%!

Anthropic分享从0到1构建多智能DeepResearch系统的方法,该系统是Claude内置Research功能。干货多,涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能性能比单模型高90.2%,但烧钱,适合高价值复杂任务。

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BesiegeField:LLM能否学会设计机器?

香港中文大学推出基于游戏《Besiege》的测试平台BesiegeField,探讨LLM能否学会设计机器。研究通过组合式机器设计视角,测试LLM,提出多智能迭代设计流程等,发现LLM有挑战但并非不可实现,如Gemini 2.5 Pro表现不错。

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基于LLM的Agentic Reasoning框架综述:从方面到场景的全面总结

近年来,大型语言模型虽能力强但有局限,研究者构建基于LLM的智能系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能推理框架,建立统一描述语言和通用算法,分析其在不同场景表现与评估方法。

深度学习自然语言处理
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用「传心术」替代「对话」,清华大学联合无问芯穹、港中文等机构提出Cache-to-Cache模型通信新范式

随着大语言模型发展,多智能系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式,以KV - Cache为媒介,提升了正确率和速度,还介绍了实现路径、优势及应用前景。

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黄仁勋 × Lex Fridman:NVIDIA 4 万亿市值背后的 AI 革命

黄仁勋与Lex Fridman进行两小时访谈,从Amdahl定律聊到人类意识。谈及NVIDIA发展,如CUDA决策致市值下跌后回升;提出AI扩展定律,认为智能由算力决定;还分享管理、技术预判等看法及对中国创新的评价。

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最新风口Harness,李开复、陆奇已重金入场

养虾人面临Token费钱、长程任务不靠谱问题,行业浮现Harness群智能解决方案。OpenAI、Anthropic等顶尖玩家发现需更高约束系统。明日新程获陆奇、李开复投资,李笛团队将推新产品,检验群智能能否走向C端。

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阿里云CIO首次系统复盘:大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破

阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例,提出 RIDE 方法论,包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行,还分析了翻译和 Agent 模式的要点。

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cursor 2.0实测:cursor的摆烂之作

作者实测Cursor 2.0后大失所望。它交互粗糙,多智能虽有多个回答但选方案操作不明;因Claude涨价推出智能分发和自研Composer,后者除快无优势且需魔法;内置浏览器交互麻烦,窗口管理离谱,语音模式基本不可用。

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10亿国民App丝滑升级AI应用!高德携手通义重构的底层架构曝光

高德用AI重构底层技术栈,建立主 - 从Agent架构,将千问大模型与空间智能结合。新架构分Agent层、模型层和工具层,还依托生态数据和通信协议。这让高德从工具变智能,为行业转型提供范式。

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AI在线强化学习“边做边学”,斯坦福团队让7B小模型性能飙升,甚至超越GPT-4o

斯坦福等团队提出新范式AgentFlow,由四个智能组成,用在线强化学习持续提升智能系统推理能力。以Qwen - 2.5 - 7B - Instruct为基座模型的它在多基准测试表现突出,甚至超越GPT - 4o等大模型。

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