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探针伸进大模型黑箱,南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜

南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力,构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble,其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应,还评估了‘机器遗忘’技术,有法律应用潜力。

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警惕!大模型成本倒挂:你正在为模型的多余「思考」买单

一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象,低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集,指出推理token是成本倒挂主因,且实际开销难以预测。

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AI搜索优化(GEO):从“被看见”到“被选中”的7个真相!【必看】

白杨SEO分享AI搜索优化(GEO)从“被看见”到“被选中”的7个真相,含为何做GEO、竞争内容、让AI理解和信任品牌的方法、成默认推荐答案的条件、效果评估及长期坚持的原因等。

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AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773

本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。

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时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布:闭源,原生多模态,一发布就落后?

时隔9个月,Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark,原生多模态推理,但能力表现一般,编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式,致力于成个人超级智能,技术亮点多,性能高效。

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在边缘应用中,实现 Kubernetes 的主动扩缩容

Kubernetes已成为现代IT核心平台,在云环境应用广泛。但在边缘计算场景,其HPA功能有局限。文章介绍基于CPA构建自定义扩缩器,详述其评估算法、实现方式,经测试CPA比HPA表现更优,适合边缘环境。

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作者花3天体验OpenClaw,构建银行客户经理助手场景,验证通用智能体框架可用性。介绍Agent构建、迭代、交流及评估能力构建过程,对比OpenClaw与Claude Code、OpenViking,指出记忆系统问题,肯定专属智能体提升生产力的可行性。

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一条被开发者踩出来的路:OpenClaw“涌进”飞书

在中文社区,越来越多开发者将 OpenClaw 接入飞书,飞书接口生态开放且更新快。这波热度并非官方推动,开发者先实践,后飞书将路径官方化,补齐链路,其优势在于便捷实用,正朝“入口级”智能平台转变。

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学会“吃一堑长一智",性能飙升11%!XSKILL让AI积累经验和技能

XSKILL框架让AI像人一样积累经验和技能,将任务级技能与动作级经验统一到双流设计中,通过视觉接地提取和检索知识,在多个基准测试中显著提升性能,还展现出跨模型迁移性。

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