「无障碍树」共找到 696 篇相关文章
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺
ASI-Bench是衡量AI系统科学自主性的基准测试，由多机构联合开发。它能测试AI通用智能、创新性和执行力，通过信息梯度设计，让模型在不同指导量下完成科研任务，结果显示当前AI离自主科研有明显距离。
开源 DeepSeek Harness 开箱即用客户端，还有几个易用插件
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness，坚持‘一切皆插件’理念。不过它使用门槛偏高，作者做了 Pilot Harness，优化 UI 与交互，添加侧边栏和文件树、服务商配置插件，还支持多系统。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
告别 LEB128 的规范性陷阱，Bijou64 用结构设计解决安全问题
研究实验室Ink & Switch发布bijou64可变长度整数编码格式，由Brooklyn Zelenka开发。它消除规范性漏洞，在基准测试中超标准标量LEB128解码器。Hacker News社区对其有权衡讨论，实现已用Rust发布。
冷门新语言AI写不动？IEEE论文：从零到及格线，MoonBit给出完整训练路线
IEEE论文聚焦新语言MoonBit和Gleam，探讨大模型代码生成能力。研究发现大模型零样本生成新语言代码能力差，few - shot和RAG有提升但有限，继续预训练及指令迁移可显著提高模型表现。
阶跃开源JetSpec，大模型推测解码提速近10倍
随着Agent应用爆发，大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec，该框架面向推测解码，在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍，突破了推测解码的扩展天花板。
AI光通信还能火多久？股价暴涨10倍，Lumentum称订单已经排到了5年后
随着AI数据中心建设加速，光通信成AI基础设施增长最快环节。Lumentum作为光通信核心器件龙头，订单排到5年后，股价涨幅超1000%。AI光通信需求旺，但激光器产能紧，英伟达等纷纷布局。
设计行业天塌了！Anthropic再推王炸产品Claude Design：设计稿、原型、PPT一句话搞定
Anthropic推出平台级产品Claude Design，用Claude Opus 4.7模型助力设计。它能让各类用户完成视觉内容创作，有多种使用场景和便捷工作流程，还给出内部设计师使用建议。
分享2篇最新Harness论文，一篇谷歌，一篇微软
在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。