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刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
智谱AI发布桌面Agent，轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架，旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI，采用分布式训练，引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼，虽有视觉感知等挑战，但意义重大。
AI时代，企业微信5.0的实用主义答卷 | 甲子光年
在AI浪潮下，企业微信5.0于8月20日发布，未推‘无所不能’的AI Agent，而是将AI融入搜索、总结、问答、表格等高频办公场景，解决数据孤岛，赋能内外协作，以实用主义破企业级AI落地难题。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
The Batch: 941｜盲人辅助模型中的隐患
视障患者用AI评估外貌引发关注。失明记者Milagros Costabel撰文探讨用视觉语言模型作“虚拟镜子”的挑战与隐患，如AI会给出评判性反馈，心理学家担心这加剧抑郁焦虑。产品应提供客观解读。
安卓党狂喜！Open-AutoGLM让手机自己订外卖、抢票、刷小红书
Open - AutoGLM是能让手机自己干活的黑科技，给手机装了「AI打工人」。它整合视觉语言模型与ADB远程操控技术，适配50 + 款主流应用，自带安全边界，普通人易安装，开发者可自定义流程。
关于 AI Agent，「实在」、「好用」可能比「颠覆」更重要
8月18日百度AI Day上，百度文库、网盘联合发布全端通用Agent「GenFlow2.0」。它无需邀请码，多专家协助，能利用文库和网盘数据，实测在多场景表现超预期，稳定高效，“好用”才是关键。
因果发现大模型迎来「理论破局」： DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM，解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别，架构上避免环路，处理数据能力强，还将推进特定领域预训练。
88天登录193次！顶级证据+循证医学，让500万中国医生拥有「神助攻」
国内医生面临高负荷工作与医学知识快速更新的挑战，通用大模型在医学场景中存在高幻觉率问题。阿里健康推出医学AI产品「氢离子」，具备低幻觉、高循证特点，有四层循证架构，还与多方合作构建数据壁垒。