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老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新:Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流,Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审,有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进,实证表现佳,适合多场景。
Anthropic:怎么才能控制模型的行为,做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客,围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源,有Context Rot现象,介绍了上下文工程概念、构成,还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
陈丹琦新作:大模型强化学习的第三条路,8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法,支持在基础模型上直接使用,节省后训练成本。它让模型生成CoT,用奖励模型评价输出,使小模型超越大模型,推理更像人类。
Agentic Coding表现创新高,全新KAT系列模型强势霸榜SWE-Bench
快手 Kwaipilot 团队推出 KAT 系列两款 Agentic Coding 大模型,KAT - Dev - 32B 开源,KAT - Coder 闭源。两模型在 SWE - Bench Verified 表现出色,且在多训练阶段创新优化,有强大代码生成能力和涌现现象。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A(传闻)、HGX H20、H100、B200和B300(Ultra)五款GPU,从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异,助读者选合适GPU。
AI如何重塑大厂成熟业务?百度文库GenFlow打了个样
文章讲述百度文库借助AI从“资源下载站”变为“智能生产力平台”。其转型体现在产品定位重构、挖掘用户需求、跨业务协同。GenFlow2.0打通文库与网盘,提升体验、重塑边界,证明非核心业务也能价值重生。
Claude: 诗经今解
文章介绍借助AI让《诗经》今解。作者输入《诗经》原文,AI输出用现代场景演绎的内容,还给出源码阐述《诗经》新解原则,如融古今情、映场景、译韵味等,让古人说人话,今人懂人情。
6.2k 谷歌开源LangExtract,主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract,能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等,具备精确源接地、可靠输出等特性,支持多模型,无需微调,适用于各领域。
腾讯无极低代码平台打开MCP之外的新思路:多模态聊天
腾讯无极低代码平台提出‘前端多模态智能’概念,让AI输出内容更多样,可嵌入交互页面片。它还给出四步配置法实现‘多模态聊天’,与MCP形成互补,能增强信息交互和用户掌控感。
揭示隐藏联系:RLHF/DPO即对比学习!
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战,主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定,DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习,提出MIO算法解决DPO崩溃,实验验证其性能优势。