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科研数据不再碎片化!一张可计算图,连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade,将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征,支持多种格式数据导入导出,定义了六个任务,验证了图结构在科研数据处理中的作用。
Anthropic发布AI就业冲击报告,数据让人意外
Anthropic发布AI对劳动力市场影响的报告,基于真实数据和理论智能分析。提出“观察暴露度”新指标,揭示AI理论能力与实际应用差距大,还给出高危职业排行,分析受影响人群、安全职业等。
GPT-5.4 vs Opus 4.6 vs Gemini 3.1:五条结论
2026年3月前沿AI竞争激烈,GPT - 5.4、Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro各有千秋。GPT - 5.4领先知识和计算机使用,Gemini 3.1 Pro以低价主导推理,Opus 4.6编程能力强,无单一模型通吃各领域。
字节豆包2.0重磅发布!成本暴降一个数量级,Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今日字节发布豆包大模型2.0系列,围绕大规模生产环境需求优化,有Pro、Lite、Mini和Code四款模型。其Token单价低一个数量级,多模态理解能力升级,未来将围绕长链路智能系统构建发展。
扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型(dllm),认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作,还整理当前diffusion问题及观点,如推理架构、词表、优化范式等,并附项目网站和agent demo。
鹅厂实习生血泪贴:Agent/RAG黑科技,真相竟是这样!
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验,介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程,还提及文档解析;再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例,助读者快速入门。
告别纯奖励试错!二次尝试+反思蒸馏,复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL,将「经验学习」引入强化学习,通过二次尝试和反思蒸馏,在复杂任务中性能显著提升,为构建长期自主智能体提供新思路。
Nature 正刊收录!清华 FIB 实验室揭示:AI 提升科学家个人影响力,却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明,AI 在自然科学应用广泛,提升科学家个人影响力,但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据,还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
综述解读:Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开,指出传统方案难解决Agent长期智能问题,Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制,分析挑战并预测未来方向,为设计记忆系统提供指南。
Midscene.js 实战与源码剖析:如何重塑 UI 自动化
本文介绍Midscene.js这款基于AI的下一代UI自动化工具,剖析其设计动机、架构、原理及源码,结合业务场景分享问题与思考,还对比类似工具,给出试用配置和使用建议。