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大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
吴恩达对谈LangChain创始人:企业构建Agen系统的核心认知!
吴恩达与LangChain联合创始人Harrison Chase深度对话,点明构建Agent系统关键要点,如关注系统‘Agentic’、解决构建核心挑战、模块化构建等,还提及被低估领域、MCP问题及AI创业制胜之道。
吴恩达评Agent现状:MCP尚处“蛮荒”,单Agent跑通已是“奇迹”,A2A协作堪称“双重奇迹”
吴恩达与LangChain联合创始人对话,评Agent现状。他认为MCP尚处‘蛮荒’,单Agent跑通不易,A2A协作更难。还谈了Agentic架构、AI系统构建、工具使用、语音技术等,给出创业建议。
具身智能需要从ImageNet做起吗?
文章探讨具身智能发展,分析其爆发原因,如人类无法完全数字化等。指出几种失败模式,还讨论输入信号、触觉、学习方法等决策点,认为具身智能的‘ImageNet’时刻是伪命题,不同智能领域可能殊途同归。
她如何把“系统2”带给了大模型 |对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力,2025年1月发布rStar - Math,用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力,引发广泛讨论。
13K star!这个项目太顶了,自动化 API,后台作业,工作流,UI开发,低代码一网打尽!
日常开发构建和管理内部工具费时费力,第三方方案费用高。开源项目Windmill是开发者福音,能将脚本自动转换成工作流程和UI,适用多场景,有自动UI生成等特色,安装使用简单。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算研究进展,探讨激励模型思考方式,介绍思维链、并行采样、序列修订等策略,还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
「人类造的最后一个AI」还有多远?一张图看懂OpenAI、Anthropic等大厂的RSI进度
本文报道中国前沿AI机构Theseus Labs联合多家产学研机构发布RSI领域研究报告,梳理全球72家头部AI厂商的RSI研发进展,提出五级RSI框架与HCI指标,拆解出可工程化的RSI发展路径,发布后在海外AI圈引发热议。
Action Map Policy:从高维动作回归到像素分类,一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy(AMP),将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题,性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。