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AI如何看懂足球?上海交大团队打造Multi-Agent系统,全面解析“美丽足球”!

现有足球AI研究存在不足,上海交大团队打造Multi - Agent系统。他们构建SoccerWiki知识库、SoccerBench评测基准和SoccerAgent多智能体系统,该系统多工具协作,实验中碾压GPT - 4,数据和代码将开源。

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告别 Selenium 痛点!全新升级版 Selenium 自动化框架,斩获10.2K标星!

Selenium 编写 Web 自动化脚本痛点多,SeleniumBase 深度封装 Selenium,内置智能等待等功能,解决诸多问题。它功能强大,安装使用简单,适用于多场景,像“智能助手”让自动化测试变简单。

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RLHF与RLVR全都要,陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能

普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果,提出基于模型奖励思维的强化学习(RLMT)方法,弥合专门推理与通用对话能力差距,将链式思维优势扩展到更广泛范围,提升整体对话表现。

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AI 巨头对话:Sam Altman 与 Satya Nadella 论 AI 未来、算力与微软王牌

OpenAI的Sam Altman和微软的Satya Nadella在播客中探讨AI未来等话题。涉及1.4万亿算力投入、微软与OpenAI新合作协议细节,指出瓶颈在数据中心和电力,还谈及AI经济模型、未来愿景等。

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教育工作者如何使用AI?Anthropic分析了7.4万份对话后,发现了这些

Anthropic分析7.4万份匿名对话,揭示高校教师用Claude的情况。教师用AI场景多样,如课程开发、学术研究等。使用方式分协作增强与完全委托,AI评分有争议,研究也存在局限。

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Google研究发现:Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计!

Google和剑桥大学研究多智能体系统,发现提示设计影响大,有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化,实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型,对比多种方法,在多任务上性能显著提升。

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Claude Code 新增 /btw 功能:让你在 AI 干活时「插嘴」提问

Anthropic工程师Thariq宣布Claude Code新增`/btw`命令,支持在其执行任务时开启「旁路对话」。该功能不打断任务、不污染主对话历史,能解决提问痛点,反映AI编码工具走向「持续协作」趋势。

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Github 8.7K star 厉害!!! 一款轻量好用的web自动化项目!

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AI开始学会合作?!实测4大多Agent体=10个打工人

Agent热潮进入多智能体时代,多款产品涌现。鲸哥测评了它们在商业计划、运营设计等四大场景表现,总结各产品亮点与不足,指出多Agent正推动大模型向“协作式智能群体”演进。

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