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仅需10%思维链标注,等同全量性能!中科院发布推理监督新范式

中科院计算所团队提出新框架PARO,让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能,适合规则清晰领域,为推理监督提供新思路。

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养虾「不可能三角」:好用、好玩、安全,复旦这个「00后」团队做到了!

2026 开年,OpenClaw 带来的 Agent 热度扩散,但安全问题凸显。复旦大学马兴军老师团队开源 XSafeClaw,将安全监控等前移到可视化界面,实现 Agent 全生命周期监控,还注重界面设计,让技术更易被接受。

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MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding

文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。

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2025中国力学大会AI+分享 | 国防科技大学刘杰研究员:AI赋能PDE全流程求解

在2025中国力学大会AI+分享中,国防科技大学刘杰研究员介绍AI赋能PDE全流程求解。刘杰是研究员、博导,在并行算法等领域成果颇丰,主持多项项目,获多个奖项。

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10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局

无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。

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企业官网GEO优化:可直接复制JSON-LD+llms.txt模板(适配AI推荐)

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ACL2025 | 代码助手火了,但安全吗?所有模型评估结果都很扎心

近期,GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火,效率显著提升,但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型,结果不佳,论文还给出优化方向,呼吁代码上线前严格测试。

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几分钟扫完细菌全基因组,MIT团队用AI找出大量未知的抗病毒防御系统

MIT科学家开发AI模型DefensePredictor,能从细菌基因组快速找防御系统。用约1.7万个细菌基因组训练,借助ESM2蛋白语言模型,几分钟扫描完一个细菌全基因组,还开源供科学界使用,潜力巨大。

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一文全解析:AI 智能体 8 种常见的记忆(Memory)策略与技术实现

本文剖析8种常见AI记忆方案,如全量记忆、滑动窗口等,分析其原理、特点和适用场景,还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣,适用不同对话场景,能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。

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GPT-5.1凌晨突袭,奥特曼听劝!全网呼唤的人味回来了

今天,OpenAI GPT-5.1「全家桶」登场,Instant和Thinking同步上线。模型情商智商双核升级,更聪明且聊天有人味。OpenAI还优化自定义ChatGPT语气选项,新功能将逐步开放。

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