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从Debugger到Developer : 低代码时代新基准NoCode-bench,SWE-Bench作者力荐
浙江大学牵头联合多机构推出全新评估基准NoCode - bench,直面自然语言驱动功能添加任务,发现当前最佳LLM成功率仅两成。它构建严谨,任务挑战大,指明AI软件开发改进方向,且已开源。
并行革命,32倍吞吐量跃升!英伟达Helix架构突破百万Token推理瓶颈
英伟达推出受DNA结构启发的Helix并行技术,能解决大模型处理长任务时的卡顿问题,提升上下文长度、并发能力并降低响应延迟。不过也有人认为其技术与实用性有差距。
ICML 2026 | 拒绝盲目猜token,阿里x浙大将投机解码带入弹性预算时代
随着大模型参数规模扩大,推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题,阿里与浙大学者提出 ECHO,将投机树构造建模为预算调度问题,通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。
超越MLA!新架构MLRA百万token,解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时,自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销,业界尝试多种方法,但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA,拆分KV缓存为四个并行分支,降低显存占用,实现4路张量并行,性能更优。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
字节发布通用游戏智能体!5000亿token训练,用鼠标键盘吊打GPT-5!
字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS,基于键盘—鼠标动作空间训练,用超5000亿标注量级数据,结合新技术提升扩展性和泛化性,在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。
一篇论文改写AI科研评价规则!中国公司拿出实践数据,双榜第一、成本更低
今年科技巨头入局AI4S,想打造“AI科学家”。8月19日《Measuring AI Scientists: From Exams to Discovery》论文提出评价范式。深度原理MIRA平台是现实样本,在评测中表现优异,沉淀闭环数据。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元,这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败,硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法,系统容错率翻倍、完成率跃升,成本大幅降低。跑分追平Codex,还展现出自组织潜力。
国产多模态Agent拿下医学分割SOTA!不用改模型、不加token | 浙大&上海AI Lab
现有医学多模态大模型在分割生物医学图像时存在瓶颈,浙大蔡钰祥教授、上海AI Lab江彦开等人提出IBISAgent框架,将分割定义为多步视觉决策过程,实验显示其在多数据集上大幅领先对比方法。
烧掉数万亿 Token、数百 Agent 连跑一周:Cursor“从零写浏览器”,结果是拼装人类代码?
Cursor CEO分享用GPT - 5.2让系统运行一周从零构建浏览器的实验,产出大量代码。但实验引发质疑,项目编译难通过,代码还依赖成熟库,像是拼装人类代码,且实验成本高。