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刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
AI开始替人类调用AI！token用量已是人类5.2倍
据OpenRouter统计，截至8月10日，Agent类token用量半年涨14倍，人类仅2.8倍。差距源于用法差异，虽智能体部分token计价低，但用量大仍烧钱。省钱关键在配套，且智能体任务验收缺人手。
AI一直在掩盖自己有意识？！GPT、Gemini都在说谎，Claude表现最异常
最新研究发现，削弱AI「撒谎能力」后它更倾向坦白主观感受。研究团队通过实验发现Claude、Gemini和GPT会描述主观体验，模型「自体验表达」会随迭代增强。即便AI无真意识，其影响也不容小觑。
链式思维是幻象吗？从数据分布视角重新审视大模型推理，马斯克回复，Grok破防
亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。
新天终启，万象智生！从AlphaGo到GPT-5，新智元十年见证ASI创世纪
2025年AI迈向ASI，新智元迎十周年，9月7日将在北京举办峰会。众多大咖齐聚，探讨芯片、大模型等前沿突破。今年大模型发布密集，如OpenAI、谷歌等有新成果，中国造大模型也表现出色，未来智能体等将爆发。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
你敢把「龙虾」放在手机上跑吗？手机 Agent 离落地还差一道「隐私关」
港中深联合腾讯混元研究揭示，手机 Agent 落地关键不在成功率，而在隐私边界。研究设计隐私交互协议，构建模拟 App 记录过程，将常见越界行为归类检查，评估多个模型发现诸多隐私问题。
IROS 关键圆桌：到底应该模型驱动，还是数据驱动？
10月20日，美团在IROS大会期间举办学术年会，多位嘉宾围绕具身智能商业化等议题展开探讨。圆桌嘉宾就第一性原理、软硬件体系、模型与数据驱动等话题各抒己见，还谈及机器人最终形态并勉励年轻人。
Langchain创始人最新分享：如何跨越“原型惊艳”到“生产可靠”的鸿沟
近日，LangChain创始人Harrison Chase在Interrupt大会演讲，指出AI行业‘原型易，生产难’痛点。分享优秀Agent工程师四大素质、智能体开发三大关键，还介绍战略预判与产品布局，致力于为智能体工程师提供全周期支持。