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李国杰院士:AI4S里程碑式重大成果综述

本文由李国杰院士撰写,对AI for Science近年里程碑式突破做全面综述,涵盖数学、物理、化学等多领域成果,如李雅普诺夫函数构造、AI辅助核聚变等,还探讨了AI4S潜力与挑战。

力学与人工智能
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斯坦福新论文:微调已死,自主上下文当立

斯坦福大学等机构研究人员新论文指出,依靠上下文工程,无需调整权重,模型也能变聪明。他们提出智能体上下文工程ACE,不依赖模型重训,让上下文自主进化,在多场景测试中表现优于多种方法。

量子位
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分享2篇最新Harness论文,一篇谷歌,一篇微软

在LLM Agent迅速发展的当下,如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文,分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法,并介绍了实验结果。

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任意条件,「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25

北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述,探讨文生图扩散模型可控生成技术,将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制,从任务和方法层面梳理技术,还提及应用场景与未来方向。

新智元
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一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述

传统LLM Agent工作流固化,面对动态环境只能人工硬编码,成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式,让Agent自主优化自身结构,还给出三定律、统一框架及各类优化方法。

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AI Agent 总翻车?这篇综述戳破了 3 个关键误区

很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接,运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’,介绍其架构,还给出常见误区的应对方法、落地检查清单,展望应用前景。

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迈向长程智能体,人大高瓴发布149页全景综述

新问题出现,长程智能体研究应运而生。人大高瓴发布149页综述,梳理超900项研究,从多视角给出长程智能体统一定义、分类与路线图,分析难点,提出核心论点与发展路径等。

机器之心
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OpenAI罕见发论文:我们找到了AI幻觉的罪魁祸首

AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍,目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源,指出标准训练和评估程序奖励猜测,应加大对自信错误的惩罚,奖励表达不确定性。

机器之心
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首篇全新情景认知视角的大模型Agent综述

中科大的这篇Survey从全新情景认知视角对大模型Agent进行综述,给出Agent本质,介绍Agentic AI定义、大模型五层演化理论等,还以OpenClaw为例说明,旨在提供理解框架与未来方向。

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这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了

田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习(RLVR)训练动态,戳破参数更新稀疏误区,提出三门理论说明其参数更新定位机制,还为RL训练算法设计提供指导,指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。

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