「推理可解释性」共找到 5730 篇相关文章
惊讶!!!3.2 万 Star OpenViking,让你的原地起飞!!!
OpenViking有3.2万Star,它把记忆、文档、提示词等上下文统一成可浏览地址空间,设计三层信息按需加载,检索留轨迹,还接入多种工具。不过它处Alpha阶段,用前要考虑许可证。
Grok Bot代码也泄露了?
8月23日X上有人称Cursor团队发布的Grok Bot 0.18.0,runtime source map是开着的,此人重构其客户端代码并放于GitHub,一天浏览量约88万。该重构项目有诸多实用实验和功能。
基于阿里云 AgentLoop 的 DeepSeek Harness 评测实践
本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构,阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值,还详述评估器设计思路、展示评测结果,最后总结方法论并展望后续工作。
在校生开发,榨干 win 系统全部带宽!
介绍在校生开发的开源工具 HypoMux,它面向 Windows,能把多张网卡「绑」在一起,让下载任务多线路并行。有双模式可选,还能智能分流,兼容主流加速器。操作简便,可解决下载慢问题。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法,少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈,传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法,具双阶段架构,优势多,实验显示其能在减少Token同时保持性能。
4.4k星!给Agent接上「本地免费搜索爬虫」,内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究
文章推荐开源本地搜索工具wigolo,它是专门给Agent使用的本地网络能力层,可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样,有搜索、缓存等工具,自带11个Skill。
评论送书 | 想系统了解AI?先搞清楚这四件事
文章围绕系统了解AI需搞清楚的四件事展开,介绍了AI理论基础层的机器学习和深度学习,感知交互层的计算机视觉等,应用实践层的机器人学等,还提及伦理社会层的AI伦理和社会影响研究。
跨会话不再「失忆」:openJiuwen社区开源 AutoGenetic Memory,让Agent记忆自主生长
华为openJiuwen社区开源AutoGenetic Memory,让Agent记忆自主生长。它有分层记忆体系、Auto Dreaming等设计,能提升记忆准确率,降低Token消耗,让记忆从被动存储变为可治理、共享和自我演化的核心资产。
CVPR 2026 ReSAM:每个目标只标1个点,SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》,提出让SAM每个目标只标1个点,通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上,1点标注与全监督差距仅1.3%,省99%标注成本。
Claude Sonnet 5:更强,但更贵,每任务成本反超Opus 4.8
Anthropic 发布的 Claude Sonnet 5 智能指数追平 GPT - 5.5,但每任务成本比 Opus 4.8 贵 15%。它在知识工作类任务表现佳,推出促销价,不过促销后成本待察。评估迁移时需算 token 消耗。