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作者结合培训经历,系统梳理零基础构建 AI Agent 的学习路径,涵盖结构化提示词工程、上下文工程与知识检索、工具函数设计和 Agent 规划等内容,还介绍各环节方法、策略和实践案例。

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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?

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大模型脑子了?研究发现LLM中层会自发模拟人脑进化

帝国理工学院等机构研究人员发表论文,指出大型语言模型(LLM)学习中会自发演化出类似生物大脑的协同核心结构。研究对多个模型剖析,揭示其内部处理规律,为大模型可解释性开辟新路径。

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Manus 加入 Meta 后公司价值一年涨百倍,其虽无自有模型却受海外巨头青睐。它靠增量思维获产业认可,借先发红利快速获高 ARR 与估值。后续应塑造爆款场景,创业者和大厂都可借鉴其思路。

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Identity-GRPO:阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法

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视频生成可以回头看了!牛津提出「记忆增稳」,速度提升12倍

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爆肝一周看6小时视频,解读AI时代程序员价值几何

作者花一周看完Lex Fridman对丹麦传奇程序员DHH的6小时访谈。DHH分享编程经历,谈对流行技术看法,认为AI不能取代人类创造力,还谈及创业、开源等观点,展现深刻认知与独特态度。

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原来Scaling Law还能被优化?Meta这招省token又提效

2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制,证明其表现能改变Scaling Law系数,还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。

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打破视频理解瓶颈:HoPE混合位置编码提升VLM度泛化能力

如今视觉语言模型在上下文任务表现不佳,CMU和小红书团队深入研究,首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架,指出现有泛化能力不足原因,提出HoPE大幅提升VLM度泛化能力。

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