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Auto-Research「终极大考」:新基准撕下大模型科研伪装

来自多所高校的研究者提出MLS - Bench,用于解决现有Auto - Research评测的归因问题。它含140个真实研究任务,校准受控修改范围,主实验显示当前模型在方法发现上有明显缺口,Auto - Research需更严格评测标准。

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构建 AI 时代的知识底座:直播数据 LLM Wiki 实践

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实测LibTV团队版:AI视频的工作室时代来了!

作者实测LibTV团队版,分享用其制作皮克斯风格3D动画片段的过程,介绍团队版核心功能,如团队主体库、共享积分池、权限管理等,还提及新功能,指出AI视频走向工业化,而该团队版是首个专注团队协作的工具。

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Anthropic重磅更新skill-creator:创建skill全面告别“草台班子”时代

Anthropic升级skill - creator,让普通人创建skill更友好且有效。将测试等机制引入创作,能验证skill有效性。还支持多智能体并行测试、A/B测试,优化触发描述,为未来自然语言定义skill过渡。

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整整21个月,豆包大模型正式进入2.0时代

时隔21个月,豆包大模型2.0正式推出。它在多模态理解、企业级Agent、推理和代码能力上有提升,在多个基准测评中达业界最优。实测显示其在编程、数学问题处理上性能出色,性价比也具优势。

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别再嫌弃MySQL了!AI时代,当DuckDB拥抱MySQL

本文围绕MySQL DuckDB引擎展开,介绍其产品形态演进,如推出只读与主实例。阐述主实例在Binlog适配、高可用与数据安全、数据入库、兼容性等方面能力,还分享出行平台实践,提及未来数据湖集成方向。

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用第一性原理超越AlphaFold:告别蛋白质工程的「碰运气」时代

在‘AI生物制造专场’中,杨晓锋副教授指出AI4S重塑蛋白质全生命周期,但面临维度鸿沟挑战。其认为AI需有外推能力,还展示可切割自聚集标签法简化流程,推动生物制造发展。

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用超图撕开知识边界:16万节点无师自通搞Agentic科研

传统知识图谱只能用三元组描述世界,难以应对真实科学场景里的多体交互。作者提出将文献里n元关系存成超图超边,让LLM在多智能体框架里‘沿着超边走路’,并构建了超图进行实验,实现可验证的科学发现。

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Anthropic创始人盛赞Meta:开启广告基础设施「智能体进化」时代

Meta最新论文揭示基于树状思维链搜索的智能体框架,以“无人驾驶”方式重写广告系统底层内核,将内核开发时间从数周缩至数小时,生产环境性能最高提升17倍,Anthropic创始人高度评价。

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