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MIT & Google | 提出异步并行生成新范式,LLM推理效率大幅提升!

MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式,开发标记语言PASTA - LANG,采用双阶段训练流程,设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量,有可扩展性,为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。

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「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元!

大型推理模型有推理能力,但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告,集成探索器,有自主策略和训练工具,实验显示性能强,还指明未来探索方向。

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Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!

国内独角兽月之暗面发布开源模型 Kimi K2,推出两天就在 OpenRouter 超越 xAI 的 Grok 4。它成本优势大,能力泛化和实用性强,编码、Agent 工具调用等方面表现出色,架构与 DeepSeek 相似。

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一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学

南京大学团队系统介绍表格表示学习领域,将现有方法按泛化能力分三类,比较DNN与树模型优劣,剖析核心挑战,探讨扩展方向及数据集评估策略,旨在建跨数据集稳健评估体系。

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基于聊天的 AI 编程高效实践

本文探讨 Agent 对软件开发和开发者工作流的影响,以 GitHub Copilot“Agent 模式”构建维基搜索应用为例,对比不同 LLM 模型性能,指出要发挥 Agent 效能,可采用人机协作流程,经验是掌控其成果的关键。

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我去,还能这么玩?AI新宠DocExt:纯本地文档抽取,开源免费还无依赖!你还在为OCR头疼吗?

DocExt 是 Nanonets 开源项目,为全流程无 OCR、零云依赖的本地文档结构化提取工具,适用于多种文档类型,支持字段与表格识别。它零 OCR 误差、可本地部署,还能灵活接入模型

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重塑AI记忆边界:MemOS开源!时序推理较OpenAI提升159%

近日,记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构,实现AI记忆结构化管理,性能超OpenAI等方案,未来将成立社区、推进应用及持续迭代。

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集成20+先进算法,优于GPT-4o,自主因果分析智能体来了

加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot,集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题,性能优于 GPT - 4o ,已开源邀全球研究者参与。

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南开 && UIUC | SearchAgent-X,打破「效率瓶颈」,让复杂「AI搜索智能体」走向现实

南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架,解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因,通过两大‘加速引擎’优化性能,实验显示效果显著。

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智谱首秀工程实战经验!Coding Agent日均数亿次调用,GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了

今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎,随着用户和调用量上涨,Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客,披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。

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