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Skills驱动推理新范,清华&北大:Token立省59%,准确率不降反升

当前推理模型虽准确率高,但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架,将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片,在推理时检索注入,实现更少Token、更高准确率。

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在AK大神爆火的任务里,摸清国产AI真实水平

4月20日深夜Kimi K2.6发布并开源,作者借Andrej Karpathy的AI Wiki思路设计高承压任务,测试其Agent底层能力,考察它在单Agent、Agent网站和Agent Swarm三种模下表现,探究国产AI真实水平。

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多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了!全基准幻觉率下降

多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时,此时模型处于高熵关键节点,易脱离图像证据。研究者提出LEAD,高熵时保留候选推理方向,注入视觉锚点拉回证据,实验显示它能跨领域提升模型性能。

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AI学会左脚踩右脚自进化?Meta华人新研究改写Agent法则

Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents(DGM - H)。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限,能跨任务自我改进,还自动生成基础设施,或改写Agent竞争规则。

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Anthropic "泄露"Claude Mythos 最强模型到底有多猛?

Fortune爆出Anthropic因CMS配置失误,致新模型Claude Mythos信息泄露。该模型有阶跃进步,在多领域表现超前代,网络安全能力突出。此事反映AI迭代快但安全待提升,安全成模型评估关键。

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单张显卡跑出15倍推理速度,aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地

3月25日,硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色,超越部分千亿级大模型,还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。

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陶哲轩:AI 正在让“想法”变得廉价,而真正的瓶颈从未改变

数学家陶哲轩与Dwarkesh Patel访谈,探讨AI在科学发现中的作用。他指出AI让‘想法生成’成本降为零,验证想法成新瓶颈;AI擅长广度,人类擅长深度;AI负责找证明,人类提炼‘理解’与‘智慧’。

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OpenClaw 火了半年,Agent 执行层依然是工程空白

当前主流 Agent 工具链执行层基本空白,Violoop 是少数在执行层做系统化设计的项目。它是桌边触屏硬件,获取三类运行时数据,具备感知 - 判断 - 执行运行时,有多种核心能力,适合特定场景团队评估。

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如何定义“人味儿”?——HeartBench评测体系建设实践

在大模型竞争格局生变,情感智能评测缺失的背景下,作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench,介绍其设计、评估方、迭代过程等,还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。

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Harness 工程就是控制论

文章指出OpenAI的Harness工程模与瓦特离心调速器、Kubernetes类似,都遵循控制论。代码库此前反馈回路在低层面,大语言模型改变现状,但需校准传感器和执行器,忽视工程实践代价会变得无法承受。

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