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训练即服务!让模型训练回归算法语义,150行代码跑通RL
ModelScope团队开源Twinkle框架,采用Client - Server架构,支持20余种算法组件。开发者约150行代码就能编排复杂RL训练循环,底层调度等交给框架。它兼顾易用性与灵活性,有多种特点和优势,代码已开源。
Codeforces难题不够刷?谢赛宁等造了个AI出题机,能生成原创编程题
LiveCodeBench Pro团队推出AutoCode框架,利用LLM自动化竞赛编程问题创建与评估。该框架结合验证器 - 生成器 - 检查器框架与双重验证协议,在测试用例生成上可靠性佳,还能生成新问题,同时揭示了LLM在创作上的优劣势。
从 Langchain 到 Spring AI,我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施?
文章指出AI Agent应用开发方式演变快,企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势,如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等,还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
Swift 跨平台框架 Skip 现已完全开源
Skip 是用 Swift/SwiftUI 代码库创建 iOS 和 Android 应用的方案,经三年开发后团队将其完全开源,此前为付费方案。开源既是因开发者希望免费获工具,也为保证工具持久性,它能实现原生体验。
人大-清华-腾讯发布:音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文,目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案,构建数据集、设计LoRA结构、统一架构,训练分预训练和指令调整两阶段。
AI 智能体实践评估:基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体,介绍评估工具,阐述五大评估支柱,还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
桌面 Agent 的下一步:不是会操作,而是会调度工具
复旦大学和通义实验室提出 ToolCUA,让模型在 GUI 与工具调用间编排路径。它从已有 GUI 轨迹合成训练数据,设计奖励机制,在 OSWorld - MCP 评测中效率与准确率大幅提升,为 CUA 发展提供方向。
Agent 框架热潮褪去,大模型开发已经进入“生死局”?
蚂蚁开源发布《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告,涵盖 19 个技术领域 135 个项目,解读七大趋势。当下大模型开发生态如黑客松,项目兴衰快速,AI Search 式微、AI Coding 火热,三大技术领域也有变化。
搜索智能体也需要「操作系统」:SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究,给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念,做了多项核心设计,在开放信息检索基准评测领先,已提供多种使用方式,值得长程调研尝试。
ThinkChain:一个让Claude边调用工具边思考的开源框架
ThinkChain是展示Claude高级能力的Python项目,其核心创新是将工具执行结果注入Claude思维流,改变AI与工具交互方式。它支持零配置启动,有丰富工具集,还具备交互式命令等特性。