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2篇最新论文,把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高,文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式,阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制,还提及开源系统亮点及相关论文。
斯坦福新论文:微调已死,自主上下文当立
斯坦福大学等机构研究人员新论文指出,依靠上下文工程,无需调整权重,模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE,不依赖模型重训,让上下文自主进化,在多场景测试中表现优于多种方法。
分享2篇最新Harness论文,一篇谷歌,一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下,如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文,分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法,并介绍了实验结果。
OpenAI罕见发论文:我们找到了AI幻觉的罪魁祸首
AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍,目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源,指出标准训练和评估程序奖励猜测,应加大对自信错误的惩罚,奖励表达不确定性。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习(RLVR)训练动态,戳破参数更新稀疏误区,提出三门理论说明其参数更新定位机制,还为RL训练算法设计提供指导,指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
刚刚,Anthropic开源Claude挑战黎曼猜想的4篇论文
Anthropic开源未公开版本Claude挑战黎曼猜想的4篇论文。Claude虽未证出猜想,但将零点在临界线上的比例下界从41.6%推到67.2%。整个过程由多智能体自主完成,还建立严格验证体系。
吴恩达来信:AI 速度带来的价值被低估了
吴恩达指出,AI 不仅能降低任务执行成本,还能显著加快执行速度,其在创造商业价值方面的重要性常被低估。以编写代码、借贷审批等为例,说明提速能带来新价值,企业应关注可提速环节带动增长。
不再“纸上谈兵”:大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇,探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验,如选模型考量因素、AI Agent 创新等,还提及 MCP 应用与未来展望。
阿里开源自主搜索AI Agent,搜论文、网站资讯无所不能
今天凌晨,阿里开源创新自主搜索AI Agent——WebAgent,具备端到端自主信息检索与多步推理能力。还介绍了WebDancer框架从数据构建到训练优化各阶段,助其完成复杂信息检索任务。
登顶Hugging Face论文热榜,LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题,传统方法依赖人工规则,有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出,LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变,还给出技术选型、评估基准及工程指南。