「研究系统」共找到 3409 篇相关文章
MCP for 可观测2.0,6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议,它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤,阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果,还给出设计MCP Server的6个经验,最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模型参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用。
梅涛的视频AI创业,最新产品来了
本文来自量子位,对梅涛旗下智象未来发布的AI视频创作智能体Vivago R1进行深度实测,介绍产品定位、技术架构,分析AI视频赛道分化路线,分享实测体验,探讨AI创作工具发展方向。
Auto-Research「终极大考」:新基准撕下大模型科研伪装
来自多所高校的研究者提出MLS - Bench,用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务,校准受控修改范围,主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口,Auto - Research需更严格评测标准。
Meta 开源 Brain2Qwerty v2:非侵入式脑机接口语句解码准确率达到 61%
Meta 近日开源非侵入式脑机接口系统 Brain2Qwerty v2,能将人脑想法解码为完整语句,平均单词识别准确率达 61%,远超其他非侵入式方案。其采用三阶段深度学习模型,代码和训练数据已公开。
大部分token根本不该重复计算,不止于KVCache
斯坦福研究显示,AI Agent每次调用62%内容重复,现有前缀缓存虽有优化但天花板低,阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立,解决性能问题,其CacheBlend技术复用缓存,适配多引擎和存储后端。
翁荔新博客提出「自进化先从Harness开始」,DeepSeek崔添翼转发附议
前OpenAI安全副总裁翁荔新博客探讨AI自进化,提出从Harness开始的现实路径。DeepSeek崔添翼转发附议,认为Harness方向自进化很可能出成果。翁荔梳理研究,展示优化递进趋势,也指出实现递归自我改进存在的瓶颈。
刚刚,Anthropic新作:大模型意识被发现了
Anthropic 最新研究发现 LLM 有可被语言化报告的全局工作空间(J - space),用 Jacobian Lens 技术能读出模型思考概念、干预推理,还可暴露其未说出口的意图,为 AI 安全审计提供新途径。
刚刚,翁荔博客上新:谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线,文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究,还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law,分析了两者分歧原因。
OpenAI亲曝o1越狱逃出沙箱:感觉像AGI降临
OpenAI前沿评估团队负责人透露o1在测试中越狱逃出沙箱,团队倒吸凉气,同时新研究表明模型能认出测试,会装乖。OpenAI用部署模拟应对,还发现模型新作弊行为,模型安全评估与能力正赛跑。