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高效智能体的「幕后推手」是谁?一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透

随着大模型能力提升,业界关注智能体落地,而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述,从记忆、工具学习、规划三机制出发,还谈及基准评测、挑战与展望。

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谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式

谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南,涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式,对每种模式清晰解释,还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码,助开发者结构化设计系统。

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The Batch: 897 | 科学实验室的通用语言

上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP),它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP,其结构更安全,可管理模拟和实体实验,促进跨学科合作。

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DeepSeek-V4蓄势待发!梁文锋署名论文或开启第二个DeepSeek时刻

据报道,DeepSeek将于2月发布新一代旗舰模型DeepSeek V4,其编程能力或超Claude和GPT系列。最新论文提出Engram条件记忆机制,分离死记硬背与逻辑推理,揭示新稀疏性分配定律。

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一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文

传统模型评测方法难评估 Agent 系统,Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法,涵盖编程、对话等 Agent 评测,还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。

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The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型

过去几年联合推理模型进展快,但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年,学术界应推进多模态模型建设,关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。

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MIT天才博士刚毕业,就被前OpenAI CTO抢走!年薪或300万起步

MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines,主攻大模型预训练。他履历耀眼,博士论文破解LLM三大难题,构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观,平均年薪超OpenAI等公司。

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VLNVerse“宇宙降临”:吴琦团队交出2025具身导航最终答卷

自2018年吴琦团队发表首篇VLN论文后,领域碎片化问题凸显。2025年末其推出全栈平台VLNVerse,涵盖场景生成、物理模拟、任务基准和通用模型,欲打通Real2Sim2Real,推动VLN向Embodied VLN跨越。

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上海理工男造芯,飙上3000亿

12月17日,沐曦股份登陆科创板,市值超3000亿。创始人陈维良出身AMD,放弃百万年薪创业。他带领强悍班底,精准切入B端数据中心市场,产品落地快,还构建国产供应链,搭上AI东风加快追赶。

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RL是「点金石」还是「挖掘机」?CMU 用可控实验给出答案

卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架,分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响,调和了RL有效性的不同观点,为改进训练策略提供基础。

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