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双11期间,不少人分享跟Kimi Agent会员砍价战果,原本49元/月的会员能砍到0.99元。作者尝试多种砍价话术,如夸夸、卖惨等,还对比其他模型,最后总结出砍价秘诀,活动有时间和老用户限制。

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AI领域全热门职业,岗位需求今年已增长逾800%

在AI技术飞速发展当下,「驻场交付工程师」(FDE)成连接实验室与市场关键角色。他们兼具算法能力与业务洞察,深入客户现场将抽象模型转化为可落地解决方案。国外企业纷纷扩充FDE团队,国内也开始有类似趋势。

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MoE推理「王炸」组合:昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍

在通往AGI进程中,MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型,经多方面优化,推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法,在昇腾不同平台展现卓越性能,为大模型落地提供支撑。

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UC伯克利作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化

UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。

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VLA不够了?触觉,将改写具身智能格局

2026 年数据成具身智能竞赛焦点,IEEE 专访机器人学家王煜。他认为 VLA 架构难支撑机器人落地,触觉数据是关键。他与团队提出 VTLA 框架,创立戴盟机器人,发布数据集并开源部分数据,还阐释对具身智能多方面的思考。

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千问Qwen旗舰预览版Qwen3.6-Max-Preview发布

千问Qwen发布下一代旗舰模型早期预览版Qwen3.6 - Max - Preview,在权威评测中登顶最佳国产模型。此前开源的Qwen3.6 - 35B - A3B用30亿激活参数匹敌数百亿参数稠密模型,模型在多方面给出技术演进方向。

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伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!

伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。

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AI祛魅之后:2026年将是AI脱下华丽外衣并穿上工装的一年

2026年AI将从概念验证迈向产业深处,展现实用价值。行业焦点从构建大模型转向让AI好用,还会从依赖算力扩张过渡到研究架构。小模型崛起、智能体互联标准化、世界模型构建及物理智能落地成趋势。

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