「多工具调用」共找到 5655 篇相关文章
陶哲轩对谈 OpenAI 高管:“试错成本”无限趋零,AI 正在把数学变成一门重工业
菲尔兹奖得主陶哲轩与OpenAI顶尖科学家Mark Chen对谈,探讨AI在数学研究中的能力、缺陷与演化路径。指出AI试错成本低,在数学领域发展潜力大,虽目前有局限,但正改变数学研究方式。
GitHub 狂飙 2.5 万标星,这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了!
GitHub上爆火的Scrapling项目,是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’,解析器可自动定位元素,请求器能绕过反爬系统,性能强且支持多种会话类型,还能与AI工具集成。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展(TTS)能提升推理大模型解决复杂问题的能力,但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准,评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大,混合策略性能更优。
华为重金押注的世界模型公司,新融了10个亿!
具身基模和通用机器人企业极佳视界完成近10亿元Pre - B轮融资。其具身基模全球领先,国内首家布局世界模型,原生本体开启量产,在多场景有开创性应用,获产业巨头和顶尖资本认可。
大模型的第一性原理:(三)信息论篇
本文从信息论角度解读大模型第一性原理。介绍Shannon信息论,提出将其从以BIT为中心转换为以TOKEN为中心解释大模型底层原理,还阐述大模型各阶段信息论原理、定向信息计算方法,对比Granger与Pearl因果。
中国机器人在跳舞,美国机器人在发论文
中美机器人产业发展方向不同,中国主攻硬件,机器人能舞刀弄枪、工厂拧螺丝;美国主攻软件,算法和论文多。双方在机器人产业形成一硬一软的默契分工,类似新能源车产业,且中国软件实力也在快速提升。
「上下文学习」之后,腾讯混元第二篇公开研究:精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc,可将全局梯度突刺定位到具体异常 token,降低 RLVR 训练观测与分析门槛,助力解决训练不稳定问题,让模型调优更科学。
“软件比白领更先被 AI 击穿”!Anthropic CEO 最新改口,反讽马斯克危言耸听,两大佬隔空互掐
Anthropic获300亿美元G轮融资,马斯克怒怼其AI有“厌世、反人类倾向”。Anthropic CEO Dario Amodei暗讽马斯克“危言耸听”,改口称软件比白领更易被AI击穿,还探讨了AI在医疗、经济、民主等方面的影响及风险。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
“每给 Claude Code 提一个请求,我就点上一根烟,放松下”
OpenFGA核心维护者Siddhant Khare写博客吐槽在使用AI编程中的“疲惫感”,指出AI带来职业疲惫,如任务量膨胀、角色转变、输出不确定等,还提及行业追新工具的弊端,强调工程师要设边界保护认知资源。