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2026,做Agentic AI,绕不开这两篇开年综述
2026年Agent迈入科研&落地深水区,推荐两篇开年必读综述。一篇剖析Agentic AI范式演进与挑战,另一篇拆解AI Agent系统架构,还给出范式演化、工程骨架等内容及未来科研优先级。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算研究进展,探讨激励模型思考方式,介绍思维链、并行采样、序列修订等策略,还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
NeurIPS 25 | GRPO进阶版来了,GVPO重构大模型后训练范式
大模型后训练越发关键,GRPO 有缺陷。作业帮与香港科技大学(广州)团队在 NeurIPS 2025 提出 GVPO 方法,解决 GRPO 稳定性难题,理论有最优解保证,实验表现超现有方法。
AI 原生设备爆发,操作系统迎来更智慧、更流畅、更安全的范式革命
AI原生设备爆发,传统操作系统面临挑战,将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3(BlueOS 3)全栈自研,具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质,本文以此为例解读操作系统架构重塑。
生成式推荐!推荐系统新范式还是新噱头?【文末抽现金红包】
文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源,结合Meta GR、快手OneRec实例,指出其有提升但非万能,不同团队应按需选择,还提及可能带来架构革新。
Vision-Zero:零数据VLM自我进化!陈怡然团队提出零监督训练新范式
陈怡然团队提出零监督训练新范式Vision-Zero,在多模态任务表现突出。它借鉴自博弈技术,设计自博弈框架,解决数据稀缺和知识天花板问题,还缓解跨能力负迁移,开源代码与模型可供研究。
L4大方向有了:理想自动驾驶团队,在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上,理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲,阐述了‘从数据到训练’的系统化思路,提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
谷歌深夜放出 IMO 金牌模型,多项测试力压 Grok 4、OpenAI o3!网友评论两极分化
8月1日晚谷歌向Ultra订阅用户推Deep Think功能,Gemini 2.5 Deep Think模型在IMO夺冠。它是多智能体模型,能并行处理问题。多项测试中表现优于Grok 4、o3,不过网友评价不一。
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昨夜谷歌向 Google AI Ultra 订阅用户推 Deep Think 功能,Gemini 2.5 Deep Think 模型获 IMO 金牌。它是多智能体模型,通过并行思维输出答案,在多领域及测试中表现佳,但网友评价不一。
全球首个人形机器人通用视觉感知系统,Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式
北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统,创新性融合多模态传感器信息,构建通用感知框架。它以语义占用表征为核心,有全编码和适配融合优势,经实验验证性能优,推动机器人迈向通用感知时代。