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4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica!Agent即队友,可像同事一样被指派、被追踪!
当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀,GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友,自动化处理任务,支持多 Agent 后端,有多种功能特性,提供云服务和自托管两种使用方式。
普林斯顿等高校提出AgentDistill:无需任何训练即可继承大Agent复杂能力,性能提升48%,成本降低90%
在AI领域,大型语言模型智能体计算需求大限制部署,传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案,让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包,无需训练继承复杂能力,小模型性能显著提升。
揭秘LLM“思考”之谜:推理即“梯度下降”,元学习框架解构训练过程,还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架,从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性,还对比不同训练策略,指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型
2025年9月18日,浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型,提升了我国AI系统自主安全防控水平,该模型已全面开源。
正交化之外是什么?微软等提出ARO优化器:训练提速1/3,揭示矩阵优化新「蓝海」
微软研究院联合多校发布论文,提出新优化器 ARO。它将梯度旋转作为原则,能让大模型训练提速约 1/3,比 Muon 高效 10% - 15%,还能全模型优化,揭示了矩阵优化新方向。
Embodied Arena:业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布,30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热,研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线,它全面统一且持续演进,涵盖22+基准测试和30+模型,构建评估体系,揭示关键洞察,为具身模型发展指引方向。
这款拿下 10k+ Star 的开源 LLM DevOps 平台,如何帮企业“批量孵化”AI 应用?——BISHENG 深度上手
BISHENG 是面向企业级场景的开源 LLM 应用 DevOps 平台,支持 GenAI 工作流等完整能力,已在众多头部组织落地。它围绕企业痛点搭建,有灵思 Agent、可视化工作流编排等亮点,适用于多场景。
卡帕西630行代码炸出81个智能体,4天协作跑2333次实验,公布预训练十大发现
Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验,提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作,智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现,还衍生出表现出色的auto - discovery项目。
字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据,成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己,打造8B参数轻量级开源代码模型,性能超百亿级对手,不过也存在通用和数学能力短板。
速递|前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能,将大模型后训练经验带到物理世界
9月2日消息,前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能,负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势,孙鹏经验丰富,此次加入将助力其强化学习后训练发展。