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Think in Games:做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》,指出当前AI在游戏领域面临的困境,提出TiG框架结合大语言模型与强化学习,打造既会做又会说的AI,实验验证其高效性。
Agent KB:经验池让Agents互相学习!GAIA新开源SOTA,Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架,构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色,提升多模型 Pass@1 性能,还在软件工程领域展现价值。其设计精妙,经消融、检索策略等实验验证有效。
颜水成领衔,给AI分段位!超100款多模态模型,无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集,用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型,发现多数在L2 - L3,无L5模型,揭示当前模型不足。
华为超树HTP:不写示例、不调PDDL,AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP,它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划,不依赖人工示例和外部规划器,在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本,还阐述其原理、创新点及应用实例。
冲上热搜!美团大模型,靠「快」火了
国内外开发者亲测,美团新开源的LongCat - Flash - Chat模型速度超快,推理速度超每秒100个token。它来自美团LongCat - Flash系列,官网可直接用。该模型架构创新,训练方法高效,还做了专属和系统级优化,跑起来又快又便宜。
MSRA清北推出强化预训练!取代传统自监督,14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT,将强化学习融入预训练,把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色,在多方面媲美甚至超越32B模型,未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开,指出高层框架抽象层次高,难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦,在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程,实验表明它在多任务上超越现有方法。
机器人“狂踹不倒”视频刷屏!太空舱遍布城市街巷,银河通用这几手秀麻了
银河通用发布全新通用动作追踪框架Any2Track,让机器人精确模仿人类动作,还能抗干扰。团队将动作捕捉学习解耦为两阶段,兼顾精准模仿与抗干扰。其银河太空舱让机器人融入生活,全栈自研技术推动具身智能落地。
MiniMax 技术闭门会分享:长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会,探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开,指出长上下文是Agent的Game changer,混合架构将成主流,还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。
CVPR2026满分论文:Proxy-GS为结构化3D高斯溅射引入统一遮挡先验
上海交通大学钟志航团队等在CVPR 2026提出Proxy - GS,面向基于MLP的结构化3D高斯溅射,用轻量级代理网格将遮挡关系变为可见性信号。在推理和训练阶段发挥作用,在遮挡密集场景实现渲染加速,画质与速度均优。