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韦东奕论文登数学顶刊,将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4
韦东奕和北大学者章志飞、邵锋合作的论文发表于数学顶刊《Forum of Mathematics, Pi》。他们将散焦方程的爆破性研究扩展至d≥4,成果填补空白,证明方法可推广到其他方程。
拆解、对比与优化:LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式,包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划,分析其优缺点、适用场景,还给出优化方法。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队:关于物理信息神经网络的预处理:如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络(PINNs)为求解微分方程正反问题提供灵活框架,但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法,通过对数据和方程归一化,在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度,不增计算成本。
幻觉终结者,PoG给大模型“打补丁”
传统检索方式易给大语言模型带入噪声,知识图谱虽能提供可靠知识,但处理多跳和多实体问题有局限。Paths-over-Graph(PoG)方法通过多跳路径探索、路径剪枝等提高LLMs在复杂任务中的表现,减少幻觉。
Meta 新成立超级智能实验室,让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室(MSL),首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码,减少计算量和延迟,在多任务测试中表现出色,为大模型部署提供实用方案。
将 Pod 作为 worker 而非智能体:在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中,Lin Sun介绍kagent项目工作,认为Pod可能是智能体执行单元,却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊,还提及新部署模式影响。
Scaling Law再现Agent领域!阿里提出训练新范式:在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来,大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳,阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练(Agentic CPT)新范式,开发AgentFounder模型,在多基准测试表现卓越。
陶哲轩转发!华人数学博士后反超DeepMind AI,停滞18年数学问题1个月内3次突破
DeepMind的AlphaEvolve打破集合和差问题18年纪录,华人博士后Fan Zheng等数学家出手反击。人类用测度集中性少量辅计算机,1个月内该问题3次突破,陶哲轩称不同方法可互补推动数学进步。
ICML 2026|如何对Multi-Agent系统进行过程评估?重新认识多智能体系统中的Orchestrator
来自南京大学NLP实验室的ICML 2026论文指出,当前主流多智能体架构中,系统失败常源于负责全局调度的Orchestrator失去对任务的掌控。论文提出相关框架和方法对其进行分析与评估。
龙虾让位!硅谷顶流AI「爱马仕」一夜闯进微信,冲上全球第一
硅谷新宠Hermes Agent爆火,GitHub揽6.6万星,原生接入微信引开发者关注。其署名的首篇‘顶会级’论文提出Autoreason推理方法,指出传统‘自我优化’弊端,展示出小模型逆袭等优势。