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一个文件让 AI Coding 效率翻倍:AGENTS.md 实践指南
文章围绕如何写好 AGENTS.md 展开,介绍其是给 AI 看的项目指令,能解决项目对 AI 不友好的痛点。还阐述了编写原则、实践方法、选择原因、模板和实施建议等,可让 AI 高效理解项目,提升开发效率。
刚刚,国产AI双冠王!黑马世界模型打破全球纪录,一镜到底封神
生数科技的MotuBrain零宣发登顶双榜,打通「看懂世界+执行行动」,适配多个头部机器人本体。它基于Motus进化,具备多本体、多任务、长程执行能力,展示出强大的「一脑多能」和「一脑多型」特点。
Anthropic开始抢科学家了?周薪2.7万驻场,专治Claude专家级错误
Anthropic新推出STEM Fellow岗位,招募STEM领域专家驻场三个月,周薪3800美元,用其判断力校准Claude输出质量。其三年来科研路线不断加码,正构建科研生态。AI科研瓶颈是判断力而非算力。
神秘模型「大象」:仅100B拿下SOTA,Token效率超高!
神秘模型「大象」面纱揭开,它出自蚂蚁Inclusion AI团队,仅100B大小,是同规模SOTA且省Token。经多方面实测及权威榜单评测,它快、准、省,能胜任多数日常工作,但也有不擅长的领域。
迈向无缝共生:大模型GUI Agent的「屏幕图灵测试」与拟人化之路
多模态大模型使GUI Agent能模拟用户执行任务,但也引发与平台的利益冲突。论文提出“屏幕图灵测试”和AHB基准评估拟人化能力,探讨拟人化策略及权衡,为Agent在数字世界共生提供指南。
两小时激辩:黄仁勋为什么不怕 TPU、不怕华为、不怕出口管制?
黄仁勋接受长达两小时专访,谈及Nvidia使命、经营哲学等多方面。他认为能源政策制约未来,CUDA优势在于生态等,还谈了对TPU、出口管制等看法,不过其观点存在矛盾待检验。
合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。
24小时、78轮实验、持续迭代,AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计,通过分层编排和File - as - Bus等方式,在多任务上表现出色,为AI科研工程补上关键底座。
迎接范式革命:最新、最全的大模型Latent Space综述,NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间,现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架,阐述潜在空间基础、演进、机制、能力,指出挑战与未来方向。
刚刚,Meta 发布新模型,股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark,是原生多模态推理模型,支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳,还有新购物模式。虽评论区有质疑,但Meta股价大涨。模型未开放API等,实际实力待察。