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微软开源AI量化神器Qlib
微软开源AI量化平台Qlib，支持多样机器学习范式，解决量化投资挑战。包含数据处理等完整流程，有安装、数据准备等说明，还提供自动化和定制化工作流，以及应对挑战的方案和性能对比。
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
LLM省钱大测评！48块GH200，首个百亿级参数量实证
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验覆盖多方面。研究表明效率优化需权衡，最优策略因任务和模型规模而异，且相关技术可迁移到跨模态模型，成果将开源。
爆火论文颠覆RL认知！「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%，学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知，华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验，发现其对Qwen模型有效，但并非对所有模型都有效。
港科联合港中文提出AdaCtrl，自适应可控Reasoning，可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl，解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式，通过两阶段训练法实现目标，实验效果好，未来或拓展到多领域。
专访微软CTO：微软大力发展Agent，智能体将无处不在
微软CTO Kevin Scott在“Build2025”大会期间接受专访，解读微软推动智能体生态发展。微软重视智能体应用，众多组织用其平台开发。他还探讨编程看法、行业变化、安全模型、市场模式等问题。
仅用图像也能Think：Google等提出一种视觉规划的全新推理范式！
剑桥和Google等提出并开源视觉规划范式，通过纯视觉表示规划，独立于文本。还引入VPRL框架，用GRPO后训练大型视觉模型。实验选三个视觉导航任务，VPRL表现最佳，显著优于其他方法。
Meta CEO X 微软 CEO 对话解读：「蒸馏工厂」为何成为开源的魅力之源？
Meta CEO Mark Zuckerberg 和微软 CEO Satya Nadella 在 LlamaCon 2025 闭幕会议对话，探讨AI对技术平台等影响，如使文档、应用和网站界限模糊，还谈及开源与闭源模型战略价值及‘蒸馏工厂’概念。
2025年哪款模型最受欢迎？Poe最新报告：DeepSeek降温、可灵成黑马
AI工具聚合平台Poe发布2025年1 - 5月人工智能模型使用趋势报告。显示模型市场份额消长明显，推理模型势头正劲，图像、视频、音频生成领域各有竞争态势，如DeepSeek降温，可灵成视频生成黑马。
DeepSeekHarness被骂自嗨，还是Agent界Android？
DeepSeek Harness 评论两极分化，有人赞其为‘Agent 界的 Android’，也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验，它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计，有诸多独特架构特点。