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世界模型开始做减法?LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期,Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型,降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力;清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性,给出高效替代路径。
科研数据不再碎片化!一张可计算图,连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade,将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征,支持多种格式数据导入导出,定义了六个任务,验证了图结构在科研数据处理中的作用。
月耗3000美金的Skills重度用户,实测MiniMax M2.7:国产Agent模型的天花板?
AI产品黄叔作为月耗3000美金的Skills重度用户,实测MiniMax M2.7,从多Agent协作、Coding能力、办公自动化等多方面测试,发现其表现出色,虽有不足,但在多维度已是国产模型天花板。
Kimi新架构让马斯克叹服!17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术,将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”,经Kimi Linear 48B大模型验证,训练效率提升25%,推理延迟增加不到2%。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出,`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试,发现 LLM 生成文件降低性能,人类编写文件有边际收益但也增加成本,开发人员对此研究看法不一。
人形机器人「网球运动员」来了!不靠预编程,银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究,使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力,实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法,构建“运动小脑”等,经实验验证性能优越。
钢铁版OpenClaw,Transformer作者用Rust打造,告别数据裸奔
OpenClaw开源后虽发展迅速,但存在严重安全问题,如数据明文处理、隐私保护缺失、恶意组件等。Transformer论文作者Illia Polosukhin用Rust打造IronClaw,重构底层架构,升级记忆引擎,还指向去中心化经济。
代码Agent的苦涩教训!首次拆解上下文检索,直指自动化软件瓶颈
ContextBench首次从「过程」评测代码智能体,揭示当前模型多读少用、被关键词误导等深层问题。它基于真实问题修复任务,由专家标注「黄金上下文」,用多指标评估。研究显示,复杂架构未必效果好,模型重召回轻精确等。
AI x 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战,阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践,含根因排障和应急处置案例,还谈了开发中思维切换等认知。
Qwen3-ASR的MLX原生实现:让SOTA语音识别跑满苹果芯片
Qwen3 - ASR是强大开源语音识别模型,但官方实现无法充分利用苹果芯片GPU能力。开发者完成MLX重写,让其能在苹果芯片上原生运行,实测性能佳,还有诸多核心功能及安装使用示例。