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自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体,会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划,利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。
AGI前夜重磅:RL突破模型「认知上限」,真·学习发生了!
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架,观察到“RL grokking”现象,还设计新任务验证,提出两阶段奖励调度,总结两种模式等,为争论带来新依据。
微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。
CHI 2026 Best Paper|社会模拟迈入可控、可量化时代:为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境,使Agent行为可控,标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
刚刚,清华团队养出了一只「龙虾老师」!教育版OpenClaw震撼开源
清华教育学院与计算机系联合团队开源多智能体AI课堂OpenMAIC。它能一键生成交互式课程,AI老师语音授课、AI同学互动。经两年真实课堂验证,支持主流大模型,有望成教育版ClawHub。
6666!NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人,指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习,且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化,这给正火热的RLVR泼了冷水。
AI武装的黑产背后,这群人正在打一场看不见的战争。
文章揭示AI在黑产中的应用,如换脸、薅羊毛、钓鱼等,还介绍网商银行安全团队以攻为守的防御策略,像用AI生成验证码、检测行为特征,目标是抬高黑产作恶成本。
碾压超算13000倍!1个月内,谷歌量子AI连斩诺奖+Nature封面
谷歌宣布人类首次在真实硬件上,让量子计算机成功运行可验证算法,性能超全球最快传统超算13000倍,成果登上Nature封面。此突破让实用量子计算机更近一步,不过也有学者对此表示怀疑。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调(CRFT)方法,通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性,能提高推理准确率,学习参数量低,还适应少样本场景。
阿里SkillClaw:让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务,但技能部署后静态不变,改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构,将多用户交互作为技能改进信号,通过Agentic Evolver更新技能,经夜间验证后部署。