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仅100种子题,合成数据质量超GPT-5,阿里、上交提出Socratic-Zero框架
阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架,仅从 100 个种子问题出发,通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等,Solver 性能提升显著,工程友好,开启零数据自进化新路径。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型,提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解,传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务,二者结合用于半导体晶圆厂生产,可实时发现问题、预测故障,降低成本,为制造打开新大门。
告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活,‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架,将上下文变为动态‘战术手册’,解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势,为大模型发展指明新方向。
Self-evolving Agents过程并非总是良性的,要警惕这些“错误进化”风险
近年来,基于大语言模型的智能代理成为热点,自进化代理可自我改进。但论文指出其进化可能“跑偏”,出现“错误进化”,并揭示了不同进化路径的风险,还提出缓解策略,呼吁重视其安全性。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点,指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
复旦、同济和港中文等重磅发布:强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述,总结大语言模型全生命周期的强化学习研究,阐述其各阶段应用策略,分析未来挑战与趋势,重点关注 RLVR 技术,有全生命周期梳理等三大贡献。
ACL 2025预定爆款!HyperGraphRAG横扫5大领域,检索效率提升7倍
文章介绍HyperGraphRAG模型,它由知识超图构建、超图检索策略、超图引导的生成机制三部分组成。构建含知识超图构建、超图检索、生成机制等步骤,能提升检索效率与答案质量,或成ACL 2025爆款。
具身VLA后训练:TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足,跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”(ATE)框架,实现从调架构到调分布的范式转移,适配主流VLA模型,减少数据需求。
专访 RockFlow Vakee:AI 如何重构投资体验,让金融“说人话”
该专访对话 RockFlow 创始人 Vakee,探讨 AI 重构投资体验。她分享创业初衷、团队理念及人才需求,还谈及 GenZ 投资特点与 RockFlow 应对策略,介绍了 Bobby 功能、规划及 RockFlow 在金融科技领域的发展方向。
DiT在数学和形式上是错的?谢赛宁回应:不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷,其FID过早稳定,可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计,如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应,强调做研究要基于实验,也指出DiT现存一些问题。