「待验证问题」共找到 4157 篇相关文章
Fable 5.1 官方提示词指南
Anthropic 发布 Fable 5.1 后,同步发布《Prompting Claude Fable 5.1》提示词指南,列出 15 个 5.1 跟 Fable 5 在行为上的差异,并附修正提示词。还介绍了 Fable 5 提示词变化,以及 Fable 5.1 的新特性和应对建议。
AI Coding 之后,如何让 Agent 进入企业研发全链路?得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法,介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索,还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题,已有阶段性成果。
华师大智金院孵化金融原生基模Mint-Agent:超越GPT-5.6与Claude Opus 4.8,商业订单已超亿元
华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布,在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8,单题推理成本低,商业订单超亿元,进入规模化金融场景验证阶段。
长程执行成具身智能必考题,墨奇的答案是Agentic-Native|甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题,墨奇智能发布具身模型架构MoRA,提出Agentic - Native技术路线,让Agentic能力原生存在于策略模型中,还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
挑战 1 比特!ETH Zürich 秦浩桐:如何把大模型「塞进」小设备?| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上,秦浩桐给出创新解法,挑战无需重训的“后训练量化”极限,将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒,还指出极低比特量化的三大挑战。
Karpathy头疼的“AI游戏困境”,被这款15分钟出包的国产神器破解了
8月初Andrej Karpathy指出通用AI做游戏时,LLM无法高效审查工作的弱点。而国产平台Spellcaster能先解析自然语言确定游戏设计,15分钟出包,还内置测试员验证,团队想工程化落地新方向。
不再止步于自然语言!PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发,探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架,经大量数据训练,在多基准测试中表现领先,为AI理解物理世界开辟新通道。
Evolvent AI 胡梦康:Agent 可能会被模型吃掉,但帮助 Agent 进化不会
Evolvent AI 创始人胡梦康认为 AI 下一阶段是让模型自主迭代。公司搭建 Self - Evolving Agent Infrastructure,希望成 Agent 进化的数据基础设施供应商。胡梦康分享研究历程、对 Agent 方向判断及公司业务,探讨 Agent 数据等问题。
深度拆解 Muse Glimmer,24GB 显存跑 30B Agent,Meta 到底做了什么?
昨天,Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer,支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放,有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开,在多方面做了取舍。
百年黎曼猜想被Claude破了新纪录!是个未公开新模型
A社官宣未公开的Claude研究模型在黎曼猜想取得重大进展,将满足猜想的黎曼ζ函数零点比例下界从41.6%提高到67.2%。它靠60个智能体、3100万输出Token完成研究,几乎走完科研流程。