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伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench!用Scaling RL打造,配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世,基于Qwen3 - 32B,仅用强化学习训练,以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境,用改良GRPO++算法,还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型(LLM)微调知识与实践,包括模型结构、参数量等知识,以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程,介绍相关平台和框架,如星云、TuningFactory等。
AI修真的一年:学者们怎么看“真智能”?|甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者,探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破,分析研究路径,还谈选择标准与未来期待,指出AI是工程实践命题,真与假关乎信念选择。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程,指出padding分max和sum模式,旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用,v0.4.10后有优化,max padding仍待完善。
奖励模型也能Scaling!上海AI Lab突破强化学习短板,提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习(POLAR)新范式,解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求,弥补传统奖励模型短板,契合强化微调框架,实验证明其性能和泛化性优越。
文心大模型 4.5 系列正式开源,涵盖 10 余款模型
6月30日,百度正式开源文心大模型4.5系列,含10款模型,实现预训练权重和推理代码全开源。可在飞桨星河社区等平台下载,百度实现框架与模型“双层开源”,技术创新多,性能表现优。
最大的开源GraphRag:知识图谱完全自主构建|港科大&华为
香港科技大学KnowComp实验室与香港华为理论部提出AutoSchemaKG框架,可自主构建知识图谱,无需预定义模式。该系统利用大模型提取知识三元组并归纳模式,构建了ATLAS系列知识图谱,经测试表现优异。
Qwen3.7:智能体新前沿
阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型,将通过API提供服务。它能力全面,编程、办公、长周期执行等表现出色,适配多框架,在多场景评测中领先,能驱动生产力跃升,还经多实战测试验证实力。
Anthropic 的 Harness 哲学:把 Agent 当牲口,而非宠物
本文分享Anthropic最新两篇博客,介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题,新架构脑手分离,把Harness做成可随时重启的“牲口”,降低延迟、提升安全,还提出信任框架。