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新闻资讯8

收手吧GPT-5-Codex,外面全是AI编程智能体!

OpenAI推出专为智能体编程设计的GPT-5-Codex,其在代码重构、审查和缺陷发现上表现提升,具动态资源分配机制。文中还提及Codex起源、Harness概念及OpenAI内部工具,当前编程智能体竞争激烈。

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最好的 DeepResearch 平替开源了

ROMA是元代理框架,以递归分层结构解决复杂问题,有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务,介绍了安装选项、技术栈,还有预构建代理展示功能。

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忘掉大模型,微软实证:小模型才是Agentic AI的未来!

过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’,表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。

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三大核心创新公开,快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA,8B力压GPT-4o!

快手开源多模态Keye-VL 1.5,为8B视频理解最强模型,公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等,在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异,将业务经验沉淀到开源社区。

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算法论文8

We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系

北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。

机器之心
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EMNLP25 | "大模型在环"技术新突破:Dial-In LLM 推动中文客服意图聚类新范式

本文提出LLM-in-the-loop意图聚类框架,以传统聚类为骨架,微调后的中文LLM做语义裁判和命名批注。在10万+真实客服通话数据集上超越基线,解决现有方法依赖词向量、缺乏可解释性、调用大模型成本高的问题。

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每个token都在亏钱,但ARR9个月破亿!从烧光现金、裁掉一半员工到反杀Cursor,Replit CEO曝一年内如何极限翻盘

2024年初到2025年9个月内,Replit的ARR从不到1000万美元突破1亿美元。其增长基于系统性战略,从基础设施整合发力。创始人分享发展历程,还谈到AI编程趋势及产品边界等内容。

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Agentic Web:AI Agents如何重塑下一代互联网,一个到处是待研究与落地的方向

论文《Agentic Web: Weaving the Next Web with AI Agents》描绘颠覆性未来,AI 智能体成“数字代理人”,互联网将从“连接信息”向“执行行动”转变。论文给出构建下一代智能互联网路线图,剖析挑战、展示场景并预警风险。

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The Batch: 863 |推理提高了碳排放

新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本,研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放,发现推理与排放存在权衡关系,还指出战略性部署可降低排放。

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Attention Sink产生的起点?清华&美团首次揭秘MoE LLM中的超级专家机制

清华和美团研究聚焦MoE LLM,首次发现超级专家子集。通过多模型实证分析,揭示其分布规律、重要性及对注意力机制的影响,开发识别工具,为模型压缩提供新方向。

机器之心