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别再无脑开高推理!Opus 5高配会擅自重构代码乱加戏
有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位,发现性能顶峰在medium档,高档位推理预算多余,会让模型反复校验、偏离需求,在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。
你那上万行Agent代码都是垃圾!Browser Use作者骑脸输出,开源了Manus级内核。
Browser Use作者Gregor Zunic称上万行Agent代码是垃圾,提前开源驱动BU.app的Agent内核。其核心仅一个for循环,理念是价值在模型非代码,还介绍三大支柱,使用方便,项目大道至简。
谷歌 Cloud AI 总监 14 年血泪复盘:AI 时代工程师不可替代的 5 类能力,代码反而排在最后
谷歌 Cloud AI 总监 Addy Osmani 复盘 14 年谷歌职场,指出在大厂代码非决定工程师发展的关键,分享 21 条心得,如用户至上、携手求真等,助工程师少走弯路。
一句话生成无限逼真3D场景!匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳,且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架,用LLM Agent迭代优化和聚类策略,可按需生成3D场景,还能精准定位大模型空间推理缺陷。
刚刚,首个空间原生的具身视觉基模开源!机器人更会看我们的世界了
蚂蚁灵波发布并开源了面向机器人真实任务的空间原生视觉基模 LingBot-Vision 及空间感知模型 LingBot-Depth 2.0,能让机器人更精准地感知世界,解决透明反光材质、小目标和远距离目标等视觉难题。
国内第一视角数据最早押注者,北大卢宗青:隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径,创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线,成本低、推理快,还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。
写Verilog、调CUDA,总翻车?工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking,让模型结合工业环境思考,通过ECoT从错误中学习,用ICWM提前预判结果,还能自适应思考深度,且模型与代码已开源。
中移动九天团队MultiPL-MoE:全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE,耦合两层专家选择机制优化,实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
刚刚,Andrej Karpathy放出大招:开源nanochat项目,仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目,用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元,就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广,含多训练步骤及评估体系。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目,开源模型基本乱猜?MMSI-Bench:多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench,这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板,还开发自动化错误分析流程助力改进。