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强化学习+MCP=王炸?开源框架教AI在MCP中玩转工具解决任务,实测效果超越GPT!

科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架MCP·RL,只需一个MCP Server地址,agent就能自动发现工具、生成任务,在闭环反馈中摸索出最优调用策略,实测在2/3的benchmark上达或超SOTA性能。

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OmniWork:面向创作者的 Agent OS

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Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题,开源

大模型训练后知识和记忆不再增加,智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源,提出Mem0和Mem0g两种方案,在不同场景表现出色,已获多应用,还提供SaaS服务。

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中科院自动化所孵化的矿山物理AI龙头,国家队与产业资本为何集体重仓|甲子光年

2026年物理AI热度攀升,概念也趋于泛化,产业和资本更关注其实际价值。矿山场景或成Physical AI首个盈利点。中科慧拓由中科院自动化所孵化,其平行矿山方案已落地近50座国内矿山,并实现海外项目落地。

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Cursor发布Composer 2:专攻代码的模型,价格只有GPT-5的零头

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NUS、牛津等联合发布音视频智能综述:系统梳理大模型时代的AVI全景图

NUS领衔近10家机构发布音视频智能综述,系统梳理大模型时代AVI发展全貌,涵盖感知、生成与交互,复盘子方向工作,构建任务蓝图,整理评测体系,总结基础技术,还探讨应用、安全及未来研究方向。

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LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗

LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。

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