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Think in Games：做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》，指出当前AI在游戏领域面临的困境，提出TiG框架结合大语言模型与强化学习，打造既会做又会说的AI，实验验证其高效性。
波士顿动力机器狗侧空翻炸场！穿轮滑鞋照样能翻
风头被中国机器人盖过的波士顿动力，让机器狗Spot完成侧空翻等动作。工程师称它并非为空翻设计。空翻是严苛测试手段，能验证系统性能，还透露了训练细节，此外它还将上《美国达人秀》。
数字技术工人已到岗！时序大模型+Agent已掌握了工厂生产管控技术，比人类更懂工况
基于时序大模型和Agent的数字技术工人，能承担生产操作等关键任务，接手复杂工业环节。国内AI团队打造的河谷平台构建智能体，自研底层技术，以工艺维度训练，上岗快，极峰科技还创新商业模式。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读（逐段解析）
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型，其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题，在多任务上无需微调达最优，为计算机视觉树立新标杆。
这篇超有用！手把手教你搭建 AI 产品 Evals
文章指出AI下半场模型评估比训练更重要，做好Evals是当下AI产品开发刚需。介绍了Evals重要性、三种方法、通用评估标准等，还教你从零构建Evals及设计注意事项，助你快速上手评估。
追剧不断网，可能背后有个AI在加班，故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题，提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型，初始准确率低，经框架优化后，Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%，超人工水平。
UNC | 发布Bifrost-1，构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁，低成本实现“文生图”自由
随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
解析天花板？TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中，LLM与RAG系统成核心引擎，但项目落地时模型表现常难达预期，根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道，本文从多方面对其解析能力进行了解读。
一个模型超了DeepSeek R1、V3，参数671B，成本不到350万美元
Deep Cogito 是旧金山 AI 初创公司，开源四款混合推理模型。最大 671B MoE 模型性能超 DeepSeek v3 等，推理链比 DeepSeek R1 短 60%，训练成本不到 350 万美元。核心方法是迭代蒸馏与增强。