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20年技术品牌建设都成浮云:编程智能体如何选择其首选工具
本文报道Armature针对编程智能体工具选型的实验研究,揭示编程Agent的选型逻辑,指出传统开发者工具积累的多年品牌优势在Agent时代面临失效,为厂商提出新的优化要求。
中美 NeoLab 对话:模型和 Agent 如何实现「持续学习」?
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上,AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈,探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案,还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
1B 参数跑出 2B 性能?面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化,提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战,面壁智能绕开物理瓶颈,提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B,有越级性能、极致压缩比和均衡能力,源于“模型、框架、数据”自进化范式。
年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述
本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述,由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变,记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架,介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。
AI Agent 总翻车?这篇综述戳破了 3 个关键误区
很多团队做AI Agent停留在‘LLM+工具’表面拼接,运行易出问题。该综述指出AI Agent是‘系统’,介绍其架构,还给出常见误区的应对方法、落地检查清单,展望应用前景。
听LLaMA Factory、vLLM、RAGFlow作者亲述顶级开源项目的增长法则|GOBI 2025
在开发中,开源项目易,维护让其活起来难。12月21日GOBI 2025大会上,LLaMA Factory、vLLM、RAGFlow等项目作者将分享顶级开源项目增长法则,大会还有众多精彩环节等。
谷歌AI研究员,潜入梵蒂冈游说教皇:AGI将带来末日!
当硅谷争论AI何时超人类,前谷歌研究员莱文带“AI复仇者联盟”赴梵蒂冈,想让教皇正视AGI风险。他担心巨头先“安抚”教会,虽未与教皇交流,但发现梵蒂冈对AGI较开放。
备受Meta折磨,LeCun依旧猛发论文!新作:JEPAs不只学特征,还能精准感知数据密度
备受Meta审核规定“折磨”,LeCun仍发新论文。其团队发现自监督模型JEPAs学会了数据“密度”,打破学界以往认知。还提出JEPA - SCORE工具,经多组实验验证其效果。
解道奥赛题成本5000美元?陶哲轩警告,AI下一步要规模化的「更便宜」
谷歌新一代 Gemini 进阶版在 IMO 竞赛达金牌水平,华人数学家陶哲轩对此关注且担忧。他认为评估 AI 表现应谨慎,AI 发展需从定性转向定量,要‘降本增效’,未来标准化评测很重要。
不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。