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40位数学家组成8队与o4-mini-medium比赛,6队败北
Epoch AI安排40位数学家组成8支战队,与OpenAI的o4 - mini - medium模型对决,考题来自高难度的FrontierMath数据集。结果AI以6:2击败人类,不过Epoch AI认为AI未明显超人类,但很快会达到。
缓存命中率99.93%!DeepSeek最适合的Harness来了,GitHub狂揽8.6万Star
DeepSeek官方版Harness未出,民间开源编程Agent「Pi」先火。它适配DeepSeek,让其缓存不命中率低至0.03%,调用成本大降。Composio测试显示Pi完成任务平均成本最低。同时,DeepSeek正组建团队做官方Harness。
9.8K Star!谷歌开源神器 OSV-Scanner,一条命令扫出所有依赖漏洞!
文章介绍谷歌开源的轻量级命令行工具 OSV - Scanner,它能扫描项目依赖中的已知安全漏洞,连接项目依赖与 OSV.dev 数据库。支持多语言、多包管理器,有多种功能,可离线使用,还能提供修复建议和许可证扫描。
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%,RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆,每次对话像白纸。Hindsight(vectorize-io/hindsight)有8500+ star,是仿生记忆系统,分三层记忆,检索系统TEMPR四路并发,在测试中成绩优异,且上手简单,能让Agent从经验学习。
142 TFLOPS 的差距:为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试,发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距,小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
n8n、扣子太难用了,Vibe Workflow 才是更大众的解
本文介绍 Refly.AI 推出的 Vibe Workflow,该产品获朱啸虎、高瓴投资且开源。它让普通人搭 Workflow,用 Agent 节点替代传统节点,降低门槛,还能迁移其他平台数据,核心是借模型提升发展。
8.9K Star!号称 Notebook LM 开源平替,支持 16+AI 模型,一键部署!
Google Notebook LM 虽方便,但有数据泄露风险且被平台绑定。开源工具 `open-notebook` 是其平替,支持 16 + 家 AI 模型提供商,可处理多模态内容,能本地部署保障数据安全,还具备多种实用功能。
谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃,宣告VAE时代结束
谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13,宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架,解决诸多问题,还为其高维潜空间定制DiTDH架构,性能优异。
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Github 8.7K star 厉害!!! 一款轻量好用的web自动化项目!
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