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大模型桌游试玩员来了:用五大画像模拟「千人千面」,评分精准度超越GPT-5.1
盛大东京研究院等团队提出MeepleLM,首个能模拟玩家视角给出建设性批评的虚拟试玩模型。它构建专属数据集,引入MDA理论,提炼五种玩家画像。实验显示其评分精准度超GPT - 5.1等通用模型。
ICLR 2026|UIUC:一行代码彻底解决LLM推理的过度思考!
2025年DeepSeek发布推理大模型,引发RLVR研究热潮,但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward(SAR),能提升推理准确度和效率,有望推动大模型推理系统发展。
LLM时代的事件抽取:从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值,认为其未被削弱,应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等,还提出六大未来研究方向,指向将其演化为智能感知与记忆层。
Zed 为什么不用自己造 Agent?OpenAI 架构师给出答案:Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开,介绍其构成、构建Harness的挑战,还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发,能更好理解模型行为,Codex可助力构建差异化产品。
哈工大最新研究AI Meets Brain
传统大模型有“健忘”问题,哈工大《AI Meets Brain》研究借鉴人类记忆机制,为AI智能体打造强大记忆系统。研究涵盖核心洞察、记忆形态、分类框架等内容,还探讨了记忆赋能方式及未来发展方向。
性能真的不重要了吗?Jeff Dean给出反常答案
Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》,指出性能不是最后调出来的,而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能,导致代码低效,顶级工程师则有‘物理地图’,能避开高成本路径。
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架,把切片生成与路径规划转化为数学优化问题,解决传统DLP 3D打印难题,还介绍了进阶策略和实验结果。
12毫秒暴露自动驾驶致命缺陷,北航新研究实现场景感知的动态物理对抗攻击|TPAMI2025
近日部分L3级自动驾驶车型获批上路,但自动驾驶感知系统存在缺陷。北航等机构提出DynamicPAE框架,实现场景感知的动态物理对抗攻击,解决多维度挑战,在多场景表现优异,被TPAMI2025录用。
离开OpenAI后,这位27岁的首席AI科学家要带腾讯走向AI的下半场|姚顺雨
今年9月姚顺雨从OpenAI离职传闻加入腾讯,如今腾讯内部公告尘埃落定。27岁的他出任腾讯相关要职,腾讯还升级架构。他学术成果丰硕,有产品能力,提出AI下半场观点,或为腾讯带来多方面提升。
Wispr Flow 平替, 这款开源中文语音助手,程序员真该试试,本地离线的中文语音输入神器来了(开源白嫖版)
蛐蛐(QuQu)是开源桌面应用,用本地语音识别模型和配置的大语言模型,将语音实时转文字并润色。它主打本地语音工作流,替代Wispr Flow,免月费且保护隐私,适合中文用户。