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从 Serverless 到 Agent:Cube 系统的一些设计思考
本文从 Serverless 面临的挑战出发,介绍 Cube 系统设计,包括分布式调度、资源池化等。还探讨其在 Agent 场景应用,如极速代码执行、高并发 Agentic RL 等,最后展望向行业开源,助力 Agent Infra 发展。
达尔文.skill正式发布,一个无限进化的skill系统!
作者受Karpathy的autoresearch启发,开发了达尔文.skill系统,可自动评估和优化skill。它有五条原则、八维度评分体系,能批量解决skill质量问题,与Anthropic官方工具互补,现已开源。
人大-清华-腾讯发布:音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文,目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案,构建数据集、设计LoRA结构、统一架构,训练分预训练和指令调整两阶段。
免费开源低成本的3D动作捕捉系统
FreeMoCap是无标记点3D动作捕捉系统,用普通USB摄像头就能实现研究级全身动作捕捉,支持单/多相机模式,输出3D骨骼数据,可导入Blender等工具,具有低成本、开源可扩展等优势。
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浙大研究深度研究系统领域,分析自2023年以来80多个实现,提出4维度分层分类法,全面剖析4种实现架构,如单体、流水线、多智能体和混合架构,并阐述各维度演变与进步。
长上下文不再难:KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战,现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具,梳理推理优化方法,介绍 MInference 等,还提出 Tri - shape 方法等成果。
智能体新范式Chain-of-Agents,多项任务新SOTA
论文提出Chain-of-Agents (CoA) 范式,结合多智能体系统与工具集成推理优势。通过多智能体蒸馏和智能体强化学习训练智能体基础模型(AFM),实验显示其在Web和Code任务上达新SOTA,效率、泛化性佳。
具身智能迈入下半场,RoboMemArena全面评测机器人记忆系统
香港科技大学(广州)等多机构打造具身智能评测基准 RoboMemArena,突破传统局限,构建综合评测体系,配套真机测评。它提供多模态标注,任务长程多样,开源资源易用,PrediMem 在其上表现出色。
Agent 时代启示录: 当 Agent 作为新物种加入经济系统
文章指出 Agent 时代正颠覆传统互联网分析框架,如 To B/To C 边界模糊、付费逻辑转变等。软件形态也在重写,Agent 成新物种加入经济系统,还探讨了 Agent Harness 商业机会,如 Runtime、Context、Orchestration 层。