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文章从编译原理视角,为AI工程实践提供理论根基。分析了Prompt和Context Engineering的形式化程度,介绍Anthropic的Think Tool,指出其优势及对CoT的超越,还提及未来需为Agent System发展全面形式化理论。

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突破高分辨率图像推理瓶颈,复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO

先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈,复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO,能让模型精准推理,还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力,避免依赖昂贵标注。

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海光整并曙光后,是否会放弃服务器?

5月25日晚,海光信息将合并曙光信息的公告引发关注。二者关系密切且在产业链位置特殊。海光发展势头好,吸并或为提升系统能力。对于曙光是否放弃服务器业务有不同看法,整合还可能冲击华为。

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00后中国女孩0产品创业实现3亿估值:斯坦福数学博士的AI量化野心

00后中国女孩洪乐潼创业一鸣惊人,虽无产品和用户,但目标估值3 - 5亿美元。她是斯坦福华人数学博士,公司Axiom想为量化和对冲基金公司提供解决数学问题的模型能力,获投资人关注。

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解码加速15倍!EdgeRazor助推大模型在PC/移动端“狂飙”

大语言模型参数膨胀,端侧部署难,量化成主流轻量化方案。开源工具库EdgeRazor由南京大学和微软联合推出,采用MPQAD打破极低比特大语言模型“能力塌陷”,在性能、效率、易用性等方面表现出色,打通AI全生态链路。

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黄仁勋罕见发长文:APP形态或将消失

英伟达CEO黄仁勋发表长文,系统阐释AI产业底层逻辑,定义AI“五层架构”。他指出AI产业尚处早期,潜力待发掘,未来还需巨额投资完善基础设施。还预判传统软件和 APP 形态或消失,AI Agent 将成主流。

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吴恩达新作:87%推理token用不着,丢掉反而快3倍

吴恩达新作Prefix Sliding指出,模型推理时丢弃中间已贬值token,只保留前缀+滑动窗口,无需训练可提速3倍,配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。

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互联网免费数据已被吃光,普通人反馈早没用了?前英伟达工程师:Transformer的原罪浪费算力,聊天机器人把GPU全糟蹋了

前英伟达工程师、Sail Research 创始人 Neil Movva 认为当前 AI 行业陷“延迟陷阱”,AI 终局应是后台 Agent。他执行“算力拾荒者战略”,想降低智能成本,还指出 Transformer 架构有缺陷,互联网数据被吃光等问题。

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李飞飞LeCun疯狂加注!这匹中国黑马,已在因果AI暗战6年

世界模型成AI核心战场,背后是行业向因果科学转向。多数人2026年关注“因果”,中国零犀科技早在2020年就探索因果AI,自研因果大模型,搭建工程架构,将能力融入业务体系,提前布局优势凸显。

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Lovart第一时间上线Image 2:每个人真的可以瞬间拥有一个设计部了

Lovart上线Image 2,有去AI味的写实感、强大文字生成与泛化推理能力,完爆Nano Banana 2。它结合独家工作流,带来设计体验飞升,还给出五个使用场景案例,并对比了与Claude design的差异。

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