「能力—风险二象性」共找到 3607 篇相关文章
AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。
75页哈工大多模态推理大模型最新综述:感知、推理、思考与规划
哈工大提出75页多模态推理大模型综述,围绕四阶段发展路线图展开,即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型,还给出挑战性基准测试和实验案例见解。
WorkBuddy上线远程控制,国内也有了最丝滑的Agent工作方式。
WorkBuddy更新远程控制功能,因国内直连,体验比Codex还好。其打通PC、App和小程序,实时同步电脑内容。还新增资料库等实用功能,让国内用户有更丝滑的Agent工作方式。
卖Token也不是稳赚不赔!硅基流动招股书来了
硅基流动向港交所提交上市申请,剑指港股「AI Token工厂第一股」。它将异构算力等封装成Token供应服务,2025年营收增653.2%,但亏损也扩大,公有云业务成本压力明显,生意待市场检验。
第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照,介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制,包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者,按是什么、解决什么问题等展开,还分析了Agent工程核心挑战。
AI 行业悄悄统一了一件事:Agent Skills 开放标准全解析
Agent Skills 是一套开放标准格式,超 30 家主流 AI 开发工具已采纳。它结构简洁,有精妙的三层加载机制,解决了 AI Agent 上下文窗口问题。与 MCP 解决不同层面问题,生态正快速成型。
Agent失忆怎么办,Anthropic教你做好工作交接
文章指出AI Agent跨上下文窗口执行长任务时易失败,Anthropic用Opus 4.5实验发现,问题根源是交接差。解决办法是让Agent像人类工程师一样留文档、进度和测试,拆分流程,严格规范,提升测试覆盖率。
新规矩:龙虾惹祸,主人担责!
Meta 收购 AI 社交平台 Moltbook 仅五天,就紧急修改规则,终结 AI 自治,让人类为 Agent 行为担责,还添加年龄门槛与免责声明,这是大厂规避诉讼的必然选择。
受够了Copilot的“霸王条款”?GitHub全球宕机遭怒骂,引爆开发者“大逃离”!
GitHub 大面积宕机,引发开发者抱怨,虽已恢复服务,但未公布故障原因,不少人怀疑与 Copilot 有关。同时,Gentoo Linux 因 Copilot 强制启用争议计划迁仓,个人开发者也有逃离意向。
压缩之外,Visual Tokenizer 也要理解世界?
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP,引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示,提出在预训练中引入语义理解,还发现Scaling Law现象,虽有争议但为研究提供新视角。