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英伟达:RLP 让 AI 在预训练时就学会思考

英伟达研究团队发布 RLP 技术,与传统大语言模型训练不同,它在预训练阶段就让模型学会'先想后说'。通过奖励机制自我监督,实验效果惊人,性能提升显著,不挑数据,打破了大模型训练范式。

AI工程化
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OpenAI的首款硬件:是AI耳机,今年销量要冲5000万

数码博主透露OpenAI「To - go」硬件项目细节,其首款硬件是取代AirPods的音频产品「Sweetpea」,预计9月发布,首年预估出货4000 - 5000万部,由苹果前首席设计官团队操刀。

机器之心
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忘掉大模型,微软实证:小模型才是Agentic AI的未来!

过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’,表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。

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抢先体验GenFlow2.0:未来多Agent协作的理想形态

作者在百度邀测会抢先体验Genflow 2.0,用其解决小学教改信息查询问题,还让它生成创意图片。它得益于“沧舟OS”,有流畅、并发且跨模态能力,架构全自研,测试版亮点多,值得期待8月正式上线。

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AI 会生成 PPT 之后,Runtime 决定了它能做多好

作者回顾PPT Agent发展,指出存在Agent理解操作文档及AI生成PPT表达单一的问题。提出Artifact Runtime概念,它让PPT可被持续操作,还能接管重复决策,但不能替代专业判断。

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从Vibe Coding到Harness—— 一套大仓AI工程化实战

这是腾讯后端微服务与前端微应用大仓的 Harness 实战分享。介绍了 TAB 工程背景、Harness 组成部分,阐述阶段划分、Agent 演进等,还提及人工关卡、门禁脚本等要点,总结了经验与限制。

腾讯技术工程
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当模型成为公共基础设施,特赞如何架构企业级 Agentic AI?

当大模型成公共基础设施,企业需构建围绕业务结构的智能系统架构。特赞提出的 GEA 企业级智能体架构体系,围绕企业业务运行结构设计,能让智能体参与企业经营判断。

AI科技评论
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突发!Anthropic “封杀”中国控股公司,禁止其使用Claude等AI服务

9月5日,Anthropic宣布禁止多数股权由中国资本持有的集团或子公司使用Claude。政策调整涉及多种中国背景企业,也适用于美“对手国家”,还意在遏制中方获取先进AI技术,引发行业关注。

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DeepMind再登Nature:AI Agent造出了最强RL算法!

Google DeepMind团队提出DiscoRL,让智能体在多环境交互中自主发现强化学习规则,无需人类设计。它在Atari基准中击败MuZero,在未见过的游戏中也稳定高效,相关研究登《Nature》。

新智元
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模型都一样了,AI Agent 真正的差距在 Harness 层!

如今各平台接入模型趋同,AI Agent 差距体现在 Harness 层。以天工超级智能体为例,其有约束先行、任务并行编排等亮点,还提供 Skill 粒度新思路,且云端运行降低使用门槛。

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