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Anthropic让AI先读员工手册再上岗:失控率从54%降到7%
Anthropic最新研究「模型规范中期训练」(MSM)显示,相同训练数据配不同行事原则,模型表现不同。MSM在预训练和对齐微调间加中间阶段,让模型读规范文档理解准则,在特定实验中,将Agent失控率从54%降到7%。
MoE不够看了,腾讯推出MoT:2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型,含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中,MoT - 2B获16项最佳,其架构、数据和训练有创新,能应用于机器人控制。
当数据库的主要用户不再是人类:我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征,通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法,还提到新需求催生开源项目 mem9,并给出实践教训,指出 AI 时代数据基建重要性。
参数破万亿!阿里Qwen3-Max-Thinking发布,编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking,预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异,能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新,千问App等已上新,网友认可其能力与更新速度。
架构彻底重构!DeepSeek新模型代码曝光,要来的V4让国内外都坐不住了?
DeepSeek官方GitHub代码库曝光代号“MODEL1”新模型线索,或为V4内部代号。代码显示其有重大架构变更,能并行处理稀疏与稠密计算,适配英伟达新架构。此前R1发布推动中国AI开源生态发展,新模型备受期待。
关于 AI Agent,你最想知道的 3 个问题——为什么我说“垂直 Agent”是个伪命题
文章解答了关于 AI Agent 的三个读者问题,包括概念定义、大厂推出的原因及商业化前景、通用与垂直类 Agent 的商业前景。指出 Agent 是 AI 落地有价值方向,目前有挑战,真正机会在围绕其构建的数据、工具和行业理解。
揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。
社区供稿丨Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM,在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,处理问答等任务,对硬件要求低,多项测试表现优,还介绍架构、训练策略和上手方式。
误入人均10个顶级offer的技术天团活动,顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动,与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它;Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
腾讯混元世界模型1.1开源:单卡秒级重建3D世界成为现实
腾讯混元团队开源混元世界模型1.1,它是混元3D世界模型1.0升级版。新增多视图及视频输入,单卡可部署,秒级创造3D世界。有核心突破,能处理多任务,经训练策略优化,多测试表现佳。