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论文秒变PPT!西湖大学AGI Lab推出Auto-Slides,科研汇报难度骤降

西湖大学AGI Lab推出Auto - Slides,输入论文PDF可自动生成演示文稿,支持自然语言交互修改。它采用多智能体协作框架,经实验验证优势明显,有望用于学术会议等场景,助力知识传递。

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Anthropic、Thinking Machines Lab论文曝光:30万次压力测试揭示AI规范缺陷

Anthropic和Thinking Machines Lab等机构研究人员提出模型规范压力测试法,基于细粒度价值体系生成超30万个查询场景,分析12个前沿大模型回答,揭示模型规范存在原则冲突、解释歧义等缺陷。

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让LLM扔块石头,它居然造了个投石机

港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》,推出BesiegeField平台,支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务,通过闭环训练提升模型能力,多个模型测试表现良好。

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6K+ star神器!Docker也能跑桌面了,安全隔离还能硬件加速,太绝了!

文章介绍开源工具`x11docker`,它专为 Docker、podman 等设计,能让图形应用在容器正常运行,增强隔离性、避免安全隐患。该项目获 6K+ Star,功能丰富,安装使用简单。

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Qoder + ADB Supabase :5分钟GET超火AI手办生图APP

本文介绍如何用Qoder、阿里云ADB Supabase和通义千问图像编辑模型,快速搭建AI手办生图Flutter移动端应用,无需自建传统后端,涵盖思路、环境准备、各环节配置及流程等内容。

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1.5B推理模型新SOTA,RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒

QuestA通过在训练中注入解题提示,实现两项成果:在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能,还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题,为开发强推理模型打开大门。

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百亿向量,毫秒响应:清华研发团队向量数据库 VexDB 首发,攻克模型幻觉难题

9月25日,清华数智引航团队发布向量数据库VexDB,能支持百亿千维向量数据毫秒级查询,召回准确度超99%。它可解决大模型幻觉问题,已在多领域深度应用,为企业AI转型提供方案。

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冲上 GitHub 热榜,这个智能问数开源项目火了!

数据使用麻烦,存在“数据鸿沟”。开源项目SQLBot基于LLM和RAG技术,能用大白话查询数据库,将问题转成SQL执行并可视化呈现结果,功能实用,部署简单,降低了数据分析门槛。

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挑战Claude4的8B Agent!NUS提出AgenTracer:面向多智能体系统的失败归因

随着大语言模型发展,多智能体系统潜力大但失败率高。新加坡国立大学等机构研究者提出AgenTracer框架,构建标注管线、设计轻量级追踪器,在失败归因任务上超大型闭源模型,还能助力系统自我提升。

深度学习自然语言处理
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ICCV 2025 | ECD:高质量合成图表数据集,提升开源MLLM图表理解能力

科研等领域图表是信息核心载体,先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集,规模大、质量高、风格多样,还设计合成流水线与评测基准ECDBench,为开源MLLM提供支持。

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