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5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架，7种Agent形成金融交易闭环
TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架，用LangGraph构建，有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策，还介绍了架构和实战操作。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
o3-pro正式推出！说声“嗨”就花了80美元，思考1+1用时16分钟
OpenAI推出推理模型o3 - pro，同时o3降价80%。官方测评o3 - pro表现佳，但价格贵、响应慢。o3‘是否降智’引争议，奥特曼发小作文探讨AI对人类社会影响，还透露公开权重模型推迟。
阿里最新开源王炸Agent！性能全面SOTA！
阿里WebAgent更新频繁，基本一月一版。它是类似DeepResearch的通用智能体，历经WebWalker到WebWatcher多阶段演进，各阶段解决不同问题，如网页导航、自主信息搜集等，还不断优化训练数据生成与处理方式。
GPT-6第1天直接攻破5道Erdős难题！Fable 5.1交了白卷
Epoch AI和曼彻斯特大学发布FME基准测试论文，让68道未解数学难题成5个顶级AI的考场。GPT - 6 Astra成唯一得分非0分模型，放宽预算共解开5道，其余4个AI全交白卷。该测试是对陶哲轩批评的回应。
刚刚，这家0产品0模型就估值854亿的公司，终于发布了首款产品！
Thinking Machines Lab推出首款产品「Tinker」，这是专为语言模型微调而生的API，让开发者摆脱底层架构束缚，用简单Python代码专注创新。它功能强大，目前免费私测，已获普林斯顿、斯坦福等团队使用。
它来了！Context Engineering 2.0
SJTU、SII和GAIR新作《Context Engineering 2.0:The Context of Context Engineering》探讨上下文工程，回溯其30年历史，给出形式化定义，提出采集 - 管理 - 使用三维设计范式，还介绍了应用场景。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止，自进化编码智能体应运而生，可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类，探讨组件进化机制、时机及评估方法，也提及带来的新挑战。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。