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新闻资讯7

流片成功率低、研发成本高昂,EDA如何助力芯片产业破局?

全球半导体市场规模增长强劲,但芯片产业面临流片成功率低、研发成本高的挑战。西门子EDA全球副总裁凌琳提出,未来半导体产业突破需聚焦三大方向,核心是‘全面数字孪生’,并阐述了实现路径和布局策略

芯师爷
算法论文8

6款小游戏难倒所有顶级VLM!愤怒的小鸟让它们全军覆没,性能不如随机猜测

淘天集团未来生活实验室提出首个系统性评估多模态大模型(VLM)交互式物理推理能力的综合基准DeepPHY。它集成六个物理环境,对17个主流VLM测试,揭示其在物理交互等方面短板。

量子位
算法论文8

与DeepSeek-OCR不谋而合,NeurIPS论文提出让LLM像人一样读长文本

NeurIPS 2025 论文提出 VIST 框架,为大语言模型长文本推理提供视觉方案,与 DeepSeek - OCR 理念不谋而合。它模仿人类阅读,有快 - 慢路径协作,在多任务表现优,还让模型‘用眼看文字’,优势明显。

机器之心
开源动态8

3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化

阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。

机器之心
算法论文8

强化学习+大模型记忆:Mem-α,让智能体第一次学会“如何记忆”

在大语言模型发展中,‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限,Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系,解决记忆难题,在性能、泛化等多方面表现出色。

机器之心
开源动态8

BigBang-Proton: 自回归基座模型统一语言、科学和物质世界

超对称公司发布新版基座模型 BigBang - Proton,实现多学科问题与 LLM 统一预训练和推理,挑战主流 AGI 技术路线。它有三项创新,在多专业学科任务表现出色,还提出宇宙尺度压缩构想。

InfoQ
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Sam亲自泼冷水,GPT-5意外失手:我们对AI的期待,是否已被整个行业误判?

科技行业集体转向 AI,高管强调其变革性,可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水,提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论,还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等,指出 AI 发展多且快,未来潜力巨大。

InfoQ
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实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化

在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。

AI大模型应用实践
产品应用8

99%的AI产品都没有真正的护城河,初创产品需要做好「细分场景+生态协同」 | 对话AI播客工具Podwise

量子位智库对话Podwise创始团队,探讨AI播客工具发展。团队分享Podwise目标用户、场景、优势,如转录准、能识别声纹等。还谈及产品开发、付费、用户增长等策略,强调做好细分场景与生态协同。

量子位
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从 ReasoningBank 到 MetaAgent,RL 未必是 Agent 自进化的必要解?

业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化,记忆系统改进成新方向,如 ReasoningBank 机制。此外,业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。

机器之心