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豆包的新身份曝光:在国际艺术展当起了“AI讲解员”

文章讲述作者在浦东美术馆「AI与艺术」豆包讲解体验日活动的经历,实测豆包作为AI讲解员的业务水平,如筛重点、实时讲解、补知识,还揭秘其靠豆包大模型1.8的多模态处理等能力任职。

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Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的

Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。

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基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel

作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现,其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel,介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术,如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。

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12月16日阿里发布视频生成模型“万相2.6”,实现“角色扮演”功能突破。千问APP接入后上线“AI小剧场”,打破次元壁。千问兼具功能与情绪价值,阿里全栈布局助力其成“超级入口”。

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HaluMem:让AI记忆系统的“幻觉”现形——首个面向记忆系统的操作级幻觉评测基准

过去一年,AI Agent的‘记忆能力’成热门话题,但AI记忆存在幻觉问题。为此发布操作级幻觉评估基准HaluMem,它能精准定位幻觉来源,评估主流记忆系统,为构建可靠记忆系统提供方向。

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解决Agent幻觉:HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节!

近年来,LLM和Agent在记忆管理上存在挑战,现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准,通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为,为开发可靠记忆机制提供指导。

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