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借鉴人脑「海马体-皮层」机制,红熊AI重做了一个「记忆系统」
记忆成AI进化关键,Google Research新论文提出「嵌套学习」范式。红熊AI受业务难题启发,推出「记忆熊」,借鉴人脑机制重构记忆系统,在多场景应用落地,提升了服务质量和效率。
两周干成一天!毕马威用100页Prompt落地企业Agent
毕马威打造税务AI助手TaxBot,将两周的专业咨询工作缩至一天,效率提升超10倍。其构建KPMG Workbench平台,集成多模型,用100页Prompt指导学习,未来或采用Agent Runtime服务。
Meta提出数据筛选的理论:何时“少即是多”成立?
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架,用高维统计等方法推导测试误差缩放定律,揭示数据筛选‘相变’条件,为实践提供指导,还重新定义‘数据效率’意义。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描!浙大提出COIDO:破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描,用轻量级评分器和小样本采样,将重要性和多样性的优化统一。实验显示,它性能与效率双优且有强泛化性。
AI两天推翻20年工作习惯!Karpathy百行代码开源项目“封神”,AI替你通宵肝研究、战绩可查
特斯拉前AI总监Andrej Karpathy开源autoresearch项目,让AI Agent自主搞深度学习研究。两天内Agent完成276次实验,提升模型训练效率约11%。项目代码极简,未来目标是实现Agent大规模协作,已被开发者社区共建。
Meta视觉基座DINOv3王者归来:自监督首次全面超越弱监督,商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3,采用自监督学习,首次全面超越弱监督,可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色,参数和数据量提升,还构建模型家族,已在多领域产生实际影响。
The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能
Adji Bousso Dieng展望2026年,希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’,难以应对数据分布‘尾部’,应转向能驾驭分布尾部的技术,把多样性作为核心目标。
35B参数科学性能比肩万亿参数模型,『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview,尺寸小、科学能力强,在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同,探索‘通专融合’,科学及智能体能力升级,还优化训推效率。
Meta|提出RECAP,通过动态目标重加权回放,解决RLVR遗忘【文末送书!Agent相关】
近年来,可验证奖励强化学习(RLVR)提升了大模型在多任务上的性能,但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略,结合“回放”与“动态目标重加权”,保持模型通用能力,提升推理性能,还提高推理效率。
Anthropic开源Claude小企业插件:不用写prompt,15套现成流程顶半个运营团队
Anthropic开源面向小企业的Claude插件,有15个基础技能、15套业务工作流及懂大白话的路由模块。支持Claude Cowork和Claude Code,操作待确认。日常使用几乎无学习成本,安装配置较简单,亮点是降低交互门槛。