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The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark,是多模态推理模型,在部分健康和多模态测试领先,编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少,该模型基准测试有竞争力,但其从开放转向封闭引开发者担忧。
Agent记忆赛道大洗牌!LoCoMo-Refined重磅发布,主流记忆框架迎来核心检验
南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined,这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞,在其标准下主流记忆框架得分普降,且相关数据集和评测脚本已开源。
比 BeautifulSoup 快 784 倍!这个自适应爬虫框架,我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆
文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling,它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题,具备极速爬取、自适应解析等核心功能,适用于电商数据采集等场景,还给出使用方法和项目地址。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代,Test - Time Scaling成提升能力重要方向,但面临效率问题。ATTS提出异步框架,加入共形预测筛选候选路径,实验显示其加速显著,将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
会挖0-day漏洞!凶残版Claude官宣却不让用,微软苹果齐下场“看守”,Anthropic到底在图什么?
Anthropic官宣Mythos Preview,却未将其放给普通人用,而是塞进防御联盟Glasswing。Mythos在漏洞发现和利用上能力超多数人类,Anthropic怕其引发风险,先将它组织进防守体系,还试图占据‘负责任的frontier lab’位置。
Anthropic说:不要在等下一代模型了,立刻马上做Harness!
文章指出当前优化模型运行环境(Harness)回报率或超等下一代模型。介绍了Harness Engineering的发展,还列举OpenAI、Stripe等公司实践,也提及不同观点,强调Harness是持续演化系统。
吴昊:AI 重构 SaaS,成本降百倍需求增千倍
SaaS市场经历‘惊魂六十天’,‘SaaS终结论’甚嚣尘上。但吴昊指出,AI让软件开发成本降100倍、需求增1000倍,会使行业洗牌,旧护城河崩塌,新壁垒出现,企业需转型。
破解在线长时序重建难题!纯视觉、单卡实时的公里级流式3D重建|CVPR'26
在自动驾驶等领域,长序列3D重建落地难,存在精度退化等问题。即将到来的CVPR 2026中,LongStream模型开源,它重新设计,解决了长序列难题,在多基准测试表现强,推动3D视觉走向在线建模。
TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量重构
上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、重构变量与网络。
程序员岗位暴增11%,华尔街研报击碎失业恐慌:你的饭碗比想象安全
一份‘AI末日论’报告引发华尔街恐慌,软件股市值蒸发超2000亿美元。Citadel Securities报告反驳,用数据表明软件工程师招聘增11%,失业率仅4.28%,指出AI普及慢且有物理边界,不是就业末日,能对冲经济下行。