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Anthropic实践发现:Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计!

近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践,提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式,与传统RAG方法不同,使用多步骤搜索动态查找信息。

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NextStep-1:一次在图像生成上自回归范式的探索

阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径,推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成,架构简洁,实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力,Benchmark 表现佳,但也面临稳定性等挑战。

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分布式事务:共识之外,分布式系统状态管理的另一大基石

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Transformers v5 中的分词系统:更简洁、更清晰、更模块化

文章聚焦 Transformers v5 分词系统,介绍分词概念、流程、主流算法,对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进,如架构与词表分离,解决 v4 黑盒问题,还能从零训练专属分词器。

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10万美元一张!美国H-1B暴涨引爆硅谷与学界

9月19日特朗普宣布将H-1B签证单次申请费猛涨至10万美元,美国学界业界一片哗然。高校面临人才短缺、费用负担重问题,科技初创企业或遭灭顶之灾,但也有人认为能筛选顶尖人才。

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3D-R1:让AI理解3D世界的下一步

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构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理

企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。

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中国AI芯片大突围,DeepSeek V3.1引爆算力革命

DeepSeek V3.1发布,是中国AI技术自主性的战略突围。它有6850亿参数,采用UE8M0 FP8适配国产芯片,具混合推理架构、Agent能力等。其发布或重塑AI产业格局,推动国产芯片发展。

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The Batch: 948 | GLM 5.1:面向长时任务的能力提升

Z.ai将旗舰开源权重大语言模型升级为GLM - 5.1,可在单个任务自主运行八小时。它专为编程和智能体任务设计,有推理等特性,在多榜单表现佳,但推理和数学能力落后闭源模型,价格有提升。

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