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统计可控数据合成!新框架突破大模型数据生成局限,麦吉尔大学团队推出LLMSynthor
麦吉尔大学团队提出新方法LLMSynthor,让大模型成结构感知的数据模拟器,为隐私敏感、数据稀缺场景生成不泄密的高质量替代数据。它通过结构推理、统计对齐等步骤实现,有理论保障,多场景实测效果佳。
蚂蚁阿福:从 0 到生产的医疗 Agent 工程化落地|QCon 北京
4月16 - 18日QCon全球软件开发大会将在北京举办,聚焦Agentic AI等前沿话题,有百余落地案例。蚂蚁集团郭春晓将分享《蚂蚁阿福:从0到生产的医疗Agent工程化落地》,探讨构建技术体系等内容。
国产推理芯片,赢了英伟达?
算力市场风向生变,国产算力崛起。政策从资金、市场、规则多维度发力,为国产算力扫清障碍。在推理场景中,国产方案性价比更高。其独特分销体系使贸易环节信息透明度低,步入卖方市场,市场也迎来新局面。
Unsloth让大模型跑在手机上!
Unsloth放出教程,可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化,Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失,还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。
昨晚,OpenClaw大更新,亲手终结「旧插件」时代
昨晚OpenClaw重大版本更新,内容多到需单独做目录梳理。重点在ClawHub插件市场、多模型支持等。最重要变化是插件生态重心转向,且体系大改、工具能力收敛,还在多方面有更新,创始人指出正式版有功能加载问题。
OpenClaw 能“边用边训”了:智能体强化学习训练框架 AReaL v1.0 稳定版发布
3月4日,蚂蚁集团联合清华发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版,主打‘Agent一键接入RL训练’。它解决现有智能体框架接入训练成本高、缺乏持续进化能力的问题,还推出原生训练引擎Archon,集成AI辅助开发体系。
近期,谷歌发了两篇Agent Scaling论文,有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线,但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题,涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
全球TOP 13战队翻车实录!机器人极限求生,比科幻片还残酷
第五届ATEC科技精英赛线下赛,13支精英战队机器人在真实世界极限挑战中状况百出。比赛打破舒适区,考验机器人行走、操作等能力,暴露了环境感知、智能决策、硬件算力等技术瓶颈。
从“卡脖子”到“破局点”:一家中国公司的高端半导体键合突围战
芯师爷专访迈姆思半导体负责人潘总,该公司专注高端半导体材料“再制造”,技术体系有高端SOI制造、异质集成、混合键合三大支柱。其在多领域有领先产品,技术壁垒高,产能将逐步扩大,供应链安全可控。
苹果再发论文:精准定位LLM幻觉,GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文,提出 RL4HS 方法,用强化学习训练模型,能准确标出答案中幻觉部分,还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO,在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。