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效率狂飙数倍后:Coding Agent已然成熟,但开放世界仍是“无人区”
2025 年被定义为 Agent 的‘工程落地元年’。MCP、A2A 协议及多智能体协同框架推动 Agent 应用爆发,但企业级落地仍面临多 Agent 协作低效等挑战。AI Coding 和自动化运维是落地较成熟领域,其终极形态观点不一。
炸场!Meta 豪掷数亿收购 Manus,通用 AI 智能体要统治世界了?
AI圈刚过完圣诞就迎来王炸新闻,科技巨头Meta官宣收购爆火的智能体初创公司Manus。Manus今年3月推出全球首款通用AI智能体,表现亮眼。官方表示Manus会继续运营并扩展服务,创始人肖弘曾历经质疑,Meta对其团队赞誉有加。
GPT-5.2果然反超谷歌Gemini 3 Pro!北大数院校友核心贡献
OpenAI在成立十周年推出GPT - 5.2,相比GPT - 5.1在多实用领域更强,视觉理解等能力提升。ARC - AGI测试中得分超谷歌Gemini 3 Pro。拆解其多方面能力,还介绍核心团队多为数学专业新面孔。
谷歌月Tokens消耗量领跑全球了:1300000000000000(别数了是千万亿)
谷歌月处理Tokens用量达1.3千万亿,较一年前的9.7万亿大幅增长。横向对比,谷歌在该指标上远超微软等大厂。Tokens消耗量可衡量模型多方面能力,谷歌为行业树立新标杆。
超越RAG,DRAG让LLM准确率飙升45.5%,问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案,但存在短板,听不懂话里有话。DRAG方法应运而生,有DRA和RSC两大法宝,经对比实验,它在多任务上领先,准确率大幅提升,计算开销小。
OpenAI新幻觉论文惹争议!GPT-5拉胯是测试基准有问题??
OpenAI新论文《语言模型为何会产生幻觉?》提出,模型有幻觉是因标准训练和评估流程倾向奖励“猜对”。GPT - 5不爱猜测,在榜单表现不佳,网友质疑论文是为GPT - 5挽尊,论文引发网友多方向讨论。
奥数金牌只是序章!OpenAI谷歌彻底打脸预言家,AI巨浪势不可挡
2022年专家预言AI到2025年赢得IMO金牌概率低,结果OpenAI和谷歌DeepMind的LLM提前摘金。此前多项AI基准测试预测也失准,AI发展远超预期。GPT - 5降低使用门槛,群体智能时代到来,各机构需重新思考生存之道。
图灵奖得主Sutton再突破:强化学习在控制问题上媲美深度强化学习?
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域,提出Swift - Sarsa算法,还设计操作性条件反射基准测试。实验显示,结合预处理方法,其性能或媲美深度强化学习。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗?
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理,主动推理研究少,制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力,实验显示大模型主动推理能力严重不足,并指出后续拓展方向。
刚刚,OpenAI神秘新模型斩获IMO 2025金牌!攻克奥数巅峰,硅谷沸腾
OpenAI用全新通用推理模型夺下IMO 2025金牌,解出5道题狂揽35分,远超此前Gemini 2.5 Pro的13分。此或意味着其研发出颠覆性推理技术,告别CoT,且模型未针对IMO训练,有持久创造性思维。