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6.6K标星!微软开源Agent自我优化框架,为智能体注入持续学习能力!
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning,加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化,有事件追踪等核心能力,安装简单,应用场景丰富。
阿里开源QwenLong-L1:首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战,阿里开源QwenLong-L1框架,是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件,QwenLong-L1-32B性能领先,与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
开启RL Scaling新纪元,siiRL开源:完全分布式强化学习框架,支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时,存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL,采用全分布式架构和多控制器范式,解决传统框架痛点,在多方面验证了其高性能。
国庆这8天,我发现和AI辩论才是最高效的学习方式。
作者国庆假期与AI辩论,以自身关于AI时代信息筛选的观点为例,阐述和AI辩论是高效学习方式。先提出观点,后与AI多轮交锋,过程虽痛苦但能促使人思考、完善观点,还给出与AI辩论三步法。
让强化学习快如闪电:FlashRL一条命令实现极速Rollout,已全部开源
清华AIR、字节联合团队曾发布DAPO实现大规模LLM强化学习。刘力源、姚峰团队发现DAPO-32B中rollout生成是瓶颈,推出FlashRL,应用INT8/FP8,用TIS解决不匹配问题,加速显著且不牺牲性能,一条命令即可使用。
「微调已死」再添筹码,谷歌扩展AI自我进化范式,成功经验与失败教训双向学习
近期,‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念,可让智能体从自身成败经验学习,还引入MaTTS,实验显示其有效性和效率优于基准方法。
刚刚Gemini上新模型,全球只有7人比它会编程,谷歌姚顺宇参与
北京时间周五凌晨,谷歌发布Gemini 3 Deep Think重大升级,在多学术基准测试中取得佳绩,成本大幅降低,编程能力超多数人。在多科学领域表现出色,还推动了实际应用,已上线供部分用户使用。
规范驱动开发落地经验谈:为什么 AI 编程的关键不在模型,而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式,规范驱动开发(SDD)应运而生。它有诸多价值,但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流,长远看需将规范作为动态指南,实现智能体编排开发的质量转变。
还是谷歌懂程序员?Demis 采访首提“氛围编程”,Gemini 3 彻底戒掉“爹味”说教
谷歌连发产品,Gemini 3 余温未消又推出 Nano Banana Pro。Google DeepMind CEO Demis 与团队副总裁对话谈其细节,包括降低运行成本、调整“人设”、提出“氛围编程”,还认为 AGI 到来需 5 到 10 年及研究突破。
高效智能体的「幕后推手」是谁?一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升,业界关注智能体落地,而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述,从记忆、工具学习、规划三机制出发,还谈及基准评测、挑战与展望。