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港大联手月之暗面等开源OpenCUA:人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA,含注释工具、大规模数据集等,还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B,公开代码、数据和模型。
我收到了「GPT Agent操作的」第一封来自AI的邮件,这是第一个超级智能Agent。
作者实测GPT Agent,用PPT实测和与Manus对比等方式展示其强大。指出AI功能强弱要实测,GPT Agent像人一样操作页面、解决问题,是最强通用Agent,呼吁大家实测,不要盲目拉踩。
最新!Sam Altman:GPT-5几乎所有方面都比我们聪明,准备好直面超级智能
OpenAI的奥特曼在播客中透露GPT - 5已在内部测试,其能力让他有无力感。他认为GPT - 5虽更聪明,但不意味人类价值终结,还提出环球基本财富构想,也坦言对AI影响的担忧。
奖励模型终于迎来预训练新时代!上海AI Lab、复旦POLAR,开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段,奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR,采用策略判别学习新范式,适配强化微调,性能和泛化能力强,为LLM后训练带来新可能。
录音笔的终结者,还是AI时代的又一个“美丽废物”?深度体验出门问问TicNote
作者体验出门问问AI硬件产品TicNote一个月,称其超薄超轻,有双模式录音功能,解决手机录音痛点。软件强大,支持多语种和方言,能自动总结,还可拓展内容。价格有两档,适合多类人群。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B!推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限,PromptCoT - Mamba实现无注意力推理,在多评测集超Transformer等模型,为无注意力推理生态奠基。
RL后训练步入超节点时代!华为黑科技榨干算力,一张卡干俩活
在大模型竞赛白热化当下,强化学习后训练成突破LLM性能天花板核心路径,但算力浪费和集群效率低是难题。华为团队祭出两大黑科技破局,在超节点实现训推共卡,资源利用率翻倍,还提升训练速度。
AI4S开始进入「项目时代」:紫东太初把AI从做Task推向做Project
AI for Science进入新阶段,中科紫东太初旗下ScienceClaw升级,推出AutoProject引擎,让AI从执行Task转向做Project,具备规划、执行、验证等项目级自主科研能力,推动行业范式升级。
旅行 AI 告别只会做规划的平庸时代,飞猪帮帮决定让 Agent 做履约
8月10日,飞猪推出新一代旅行AI“飞猪帮帮”,能力覆盖旅行全生命周期。它将用户需求分为“帮我想、帮我订、帮我办”,利用Qwen模型后训练,结合多种校验手段,让AI从提供信息到进入履约环节。
大模型推理也能“智能调度”:让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型(GRM)推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架,将模型不确定性定义为调度信号,按需推理。文章从多维度解读该框架,并展示实验评估结果。