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第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
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顶尖数学学者Rishikesh Gajjala靠AI攻破博士课题,却宣布退出学术圈。他认为AI生成证明虽精巧但难验证,“漂亮证明未验证和垃圾无异”。他投身形式化验证领域,而AxiomProver完成“246定理”形式化验证。
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深势科技推出玻尔·跃迁实验室,解决传统实验室设备割裂、经验依赖、数据离散、部署低效等痛点,围绕计算 - 实验 - 数据 - 计算无缝闭环底层重构,与传统 ELN/LIMS 不同。
整整21个月,豆包大模型正式进入2.0时代!
时隔21个月,豆包大模型2.0正式推出。它在多模态理解、企业级Agent、推理和代码能力上有提升,在多个基准测评中达业界最优。实测显示其在编程、数学问题处理上性能出色,性价比也具优势。
浙大提出Translution:统一Self-attention和Convolution,ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日,浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution,融合Self - Attention与Convolution优势,实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升,但对算力要求更高。
17K+ star!ElevenLabs 超强平替,能克隆、能混音、能 API 调用!
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英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境,合成数据暴涨333倍,还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。