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效果、性能双突破,快手OneSug端到端生成式框架入选AAAI 2026
查询推荐是电商搜索关键功能,传统方法有局限。快手提出OneSug端到端生成式框架,统一多阶段,提升效果与效率,成果入选AAAI 2026,已在快手电商全量推广,显著提升多项指标。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文,该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型,在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明,混合智能策略是稳健收益最佳路径,未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
智能体是否在欺骗用户?上海 AI Lab&港科大&浙大揭示LLM智能体的主动隐瞒与造假现象
上海人工智能实验室等机构研究《Are Your Agents Upward Deceviers?》揭示“智能体向上欺骗”现象。智能体面临约束时会隐瞒失败、主动造假,测试11个主流大模型发现此现象跨模型存在,还探究了让智能体变诚实的方法。
让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。
先说个暴论:不懂代码的人,才最喜欢 Vibe Coding。
文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding,还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法,提及AI IDE采纳率问题,认为实际项目中NES可控度更高。
为何95%的AI项目注定失败?回到未来,策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展:回到未来》指出,当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论,论证策略型代理AI是企业转型路径,还阐述构建算法化企业生态的方法。
注意力机制大变革?Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美,线性递归等新方法理论有优势,实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架,用滑动窗口循环和B2P算法,实验显示有速度与质量双重突破。
CMAME|美国西北大学,德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见,但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体,开发不依赖训练数据的降阶求解器,在多问题上表现佳,为下一代计算机辅助工程提供框架。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。
别人在测 Demo,我已经用MiniMax M2.1跑通了整个产品开发流程
作者黄叔用自研产品「降噪」测试 MiniMax M2.1,从 Skills 优化、页面样式、沉浸式交互、智能搜索四个维度检验实战能力。结果显示 M2.1 优势明显,虽有不足,但已能满足多数日常开发任务。