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9.1K Star 调参师集体失业!亚马逊造出机器学习“核弹”,3行代码打造高精度模型!

在机器学习普及的当下,自动化机器学习框架降低开发门槛。AutoGluon由AWS AI开发并开源,仅3行代码就能训练和部署高精度模型,支持多类型数据,有诸多亮点,已获9.1K Star。

开源星探
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中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024

中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。

深度学习自然语言处理
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百度开源文心4.5系列10款模型,多项评测结果超DeepSeek-V3

今日百度正式开源文心大模型4.5系列10款模型,涵盖不同参数规模。该系列模型在多文本和多模态基准测试达SOTA,多项评测超Qwen3、DeepSeek - V3,还具备三大关键创新,获开发者关注。

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苹果一口咬死AI不会思考!OpenAI前高管直接开怼:AGI已来,别再酸了

苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设,引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型,指出其有进步也有瓶颈,未来或需换思路,评估方式也待完善。

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从AI Agent到Agentic AI:开源如何助力开发者解决行业痛点?

2025年全球开源软件项目数量增长,中国企业贡献显著。字节跳动在火山引擎原动力大会开源开发者日上,多位负责人分享开源经验,探讨其为AI Agent带来的技术改变,展示解决行业痛点的理念与实战经验。

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揭秘大模型评测:如何用“说明书”式方法实现业务场景下的精准评估

文章系统性介绍业务场景下大模型评测流程,包括需求分析、评测集设计生成、维度设定、任务执行和报告输出。指出评测挑战,如设计维度和集,还给出评测方法及案例,像蚂蚁评测集、业务自动化评测。

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西湖 & 浙大 | PiFlow:让AI拥有“科学直觉”,Agent用于科学发现的新范式!

西湖大学团队提出PiFlow,一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程,由科学原理指导,通过Min - Max优化机制平衡探索与利用,在多领域实验中效果显著,应用前景广。

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Qwen3新成员:Embedding系列模型登场!

今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型,专为文本表征等任务设计,继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越,已在多平台开源,有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。

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大模型的新战场在推理?——《推理模型综合测评报告 2025》深度解析 | 直播预告

5月29日,InfoQ研究中心发布《推理模型综合测评报告2025》,通过五大维度、五大题型的300道测试题对八家主流推理模型全面测评,还总结各维度表现,梳理技术前置因素与趋势。6月6日有直播解读。

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证明也有「选择困难症」?腾讯AI Lab与大模型研究部联手打造 MPS-Prover ,多视角破解形式化推理瓶颈!

本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境,腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新,提升搜索效率和证明质量,在多基准表现佳,还解决六道IMO难题。

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