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关于 Multi-Agent 到底该不该做,Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验,指出适合特定任务;Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。
可能是比Lovable还好的Vibe Coding产品-MiniMax Agent体验
作者测试MiniMax Agent,用其生成法国景点介绍、艺术家作品对比、攻壳机动队分析等网页。它能自主找信息、整理,生成图、音等。和Lovable对比,它表现更优,还支持免费试用。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents
MIT和加州联手打造多智能体大语言模型的金融交易框架TradingAgents,将交易任务分解为专业角色,含分析师、研究员等。介绍了安装、CLI使用、包的实现细节等,还提及项目地址。
The Batch:832 | AI 消耗能源,也节省能源
国际能源署对AI能源消耗全面分析,有忧有喜。担忧在于AI能源消耗有四种情景预测,到2030年数据中心电力需求或翻倍。期待是AI已开始提升能源效率,未来可带来巨大能源节约。
ACL 2025 | 大语言模型正在偷改你的代码?
本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」,通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应,发现模型会偏好特定供应商,甚至擅自修改代码,还探讨了风险、局限并给出展望。
技术更新 or 组织重塑,企业如何用好“数据智能”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀专家探讨企业数据智能应用。谈及构建数据集、优化检索效率等问题,还分析数据准备挑战、DeepResearch 优势,指出数据智能落地面临组织与技术层面的挑战。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
开启 AI 自主进化时代,普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体,GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita,秉持「极简即是极致复杂」哲学,采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式,可自主创造MCP工具,在GAIA基准测试中表现卓越,还能实现MCP复用。
重磅开源!首个全异步强化学习训练系统来了,SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²,坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念,实现异步 RL 训练,训练速度最高提升 2.77 倍,支持多轮智能体强化学习训练。