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DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型(LLM)的 AI 购物助手

DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构,它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标,还构建自动评估框架改进质量衡量,架构分离协调与业务功能。

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R1时代,RAG-Retrieval技术总结与展望~

RAG - Retrieval提供全链路RAG检索模型微调、推理及蒸馏代码,支持多模型、多loss和训练方式。还发布模型技术报告,设计评估框架,未来探索RL在检索领域应用。

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AMS最新AI4PDE综述:清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来

本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状,指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力,但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向,为复杂物理系统建模等开辟新途径。

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从OpenAI回国的90后姚班博导,打造了国内首个开源Agent训练框架:从OpenAI团队解散与重组,看智能体十年沉淀

本文讲述90后姚班博导吴翼的经历。他曾在OpenAI参与多智能体研究,回国后投身学术与创业,打造国内首个开源Agent训练框架AReaL。他分享在OpenAI的经验,探讨创业、技术发展等问题。

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AI 如何讲好一个多人故事?首个支持多角色互动的3D场景叙事系统

首尔国立大学提出全新框架,能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务,系统用事件驱动方式规划动作,还构建基准评估相关能力,有良好扩展性和实用性。

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Agent群体智能来了!魔搭开源Agent自进化群体智能框架:群体记忆自动蒸馏与进化,8万+群体技能即取即用,智能体画像一键复用

个人或团队部署使用智能体面临状态易失、重复试错、迁移困难等痛点。魔搭ModelScope团队开源的Ultron框架,补上群体协作基础设施,解决经验沉淀、技能进化和画像共享问题,提升智能体协作效率。

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会解题不等于懂人心,腾讯混元提出Sentient Agent,提高高阶社交认知能力

过去评判LLM像考核‘做题家’,但会解题不等于懂人心。腾讯团队提出SAGE框架,用会闹情绪的agent评委评估模型高阶社交认知能力。实验显示不同模型表现差异大,未来需懂人心的AI。

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本地运行、支持视觉与工具调用:Meta 开源智能体模型

Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer,采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计,能在消费级硬件运行,经多项优化,在基准评估中表现出色,还支持多种框架

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文生图进入R1时代:港中文MMLab发布T2I-R1,让AI绘画“先推理再下笔”

港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法,解决生成评估难题,为多模态生成提供新范式。

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76%程序员依赖AI?代码安全挑战解析

GitHub报告显示76%程序员用AI编程,代码安全成挑战。腾讯等团队建A.S.E评测框架,有项目级代码生成等优势,能评估代码安全、质量与稳定性,未来将扩充功能,邀开发者参与。

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