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Model 和 Agent 越来越强,为什么 AI 仍然难用?

文章指出 AI 行业误判将‘Agent 完成任务’等同于‘用户完成工作’,存在‘Agent 能力—用户可用性鸿沟’。强调 Product 应承担复杂度,以记忆、流程和界面为基础,让 AI 更好用于普通人的持续工作,还介绍了 Kition 实践。

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不玩Harness,卷Model,Meta说:模型即计算机

当下AI圈热捧Harness Engineering,Anthropic让Harness从概念成产品,众多企业纷纷入局。但Meta反其道而行,发布Muse Spark模型,还联合提出神经计算机领域,其论文对相关概念做了介绍并展示实验结果。

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【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】

当前主流语言模型依赖固定词表,扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型,通过将文本变成图像用视觉Transformer理解,实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。

机器学习AI算法工程
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Adaptive Reasoning Model:Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking

文章介绍三种处理混合思考模式的方法,阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力,但需人为控制;字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考,分别用多目标优化和受限优化目标训练。

深度学习自然语言处理
算法论文8

NeurIPS 2025|VFMTok: Visual Foundation Models驱动的Tokenizer时代来临

传统视觉 Tokenizer 存在缺乏高层语义信息、冗余度高、表征混乱等问题。香港大学 CVMI Lab 和阶跃星辰 AIGC 团队提出 VFMTok,用预训练视觉基础模型构造视觉 Tokenizer,实验显示其性能优异。

机器之心
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MiniMax 怎么做 Agent:Model-Harness 协同只是第一步,还有 Inference-Harness 协同

本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步,发展成桌面应用 MiniMax Code,形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势,指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。

Founder Park
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从 LLM 到 World Model:为什么我们需要能理解并操作世界的空间智能?

文章指出 LLM 仅靠语言不足以支撑真正智能,构建空间智能与世界模型成关键方向。2024 年李飞飞等创立 World Labs,11 月推出 3D 世界生成模型 Marble,本文探讨空间智能重要性及世界模型如何成转变基础设施。

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世界模型的DeepSeek时刻!魔芯Flash World Model降本70%,跑出50FPS实时交互

魔芯科技发布全球首个超高帧率交互式世界模型 MoWorld,无需高端 GPU,实现影视级画质、50 FPS 实时交互,降本 70%。其技术架构先进,产业化路径清晰,获过亿美元融资。

机器之心
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新SoTA方法RM-R1:让reward model对评分说出原因!超越GPT4o

过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM,经两阶段训练,让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励,实验中碾压GPT - 4,小模型逆袭,团队已开源6个模型。

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Hybrid Model Support:阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案

文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战,阐述内存管理、关键技术优化方案,验证性能,并指出未来演进方向。

阿里云开发者