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第一章:AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿,阐述大语言模型三次能力跃迁,从涌现能力到对齐指令遵循,再到推理与行动。还提及Scaling Law变化,推理时计算扩展更划算,介绍代表性推理方案及多模态融合,指出Agent打破传统对话AI局限。
Java 世界的 MCP:将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件,但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法,Java MCP SDK 能将其与企业架构融合。文中探讨 MCP 及其 SDK,分析其设计、应用、权衡等,还给出企业运营助手案例。
刚刚,Thinking Machines Lab首次发长文,揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性,还解释核函数计算中数字加法顺序问题,介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发,实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长,大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发,采用多阶段渐进式剪枝策略,实现无损加速,在图像和视频理解场景表现卓越。
与Gemini Diffusion共振!首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」,这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同,能非线性生成,已应用于两种模型,增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
独家|拿下5亿元海外订单,无界动力完成天使++轮融资,天使轮累计融资超2亿美元
AI科技评论独家获悉,通用具身智能机器人公司无界动力完成天使++轮融资,累计超2亿美元,天使+++轮也接近完成。其以隐空间世界模型构建具身大脑,区别于主流架构。还获远景超5亿订单,商业化落地成果多。
提出“AI虚拟细胞”的团队,现在要虚拟整块组织了
2024年12月,瑞士洛桑联邦理工学院夏洛特·邦纳团队提出“AI虚拟细胞”。一年多后,AIVC方向有进展,但虚拟组织层面工作少。近日团队推出VirTues基础模型,解决空间蛋白质组学数据分散问题,在多任务表现好,还用于三阴性乳腺癌预测。
EMNLP 2025 | T2R-bench: 业内「首个」工业级表格生成报告评测基准
中国电信人工智能研究院推出业内首个面向真实工业场景的“表格到报告”基准T2R-bench,涵盖多领域真实表格、问题与人工标注关键点,配套创新性三维度评测体系。实验显示主流大模型在该任务上表现欠佳,提升空间大。
靠AI把股价干涨735%,这家公司开始成批裁掉可替代岗,全员招聘须CEO点头
AppLovin联合创始人兼CEO Adam Foroughi分享公司发展历程。他曾借钱60亿美元回购股票获600亿美元回报,押注AI使股价涨735%。公司经历人员结构调整,清退老高管和可被LLM自动化岗位,招聘须他亲批,超80%代码由大语言模型生成。
Mira Murati 创业公司首发长文,尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理难获可复现结果,深入探究其不确定性根源,提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。