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让Agent真正“行动”起来,Agent Skill开发者大赛火热报名中!
人工智能下半场关键词是‘行动’,Agent Skill成关键桥梁。Agent Skill开发者大赛今日启动,由AIGC开放社区与算泥社区联合主办,聚焦真实任务执行,设双赛道,官方提供支持,有丰厚奖励,报名通道已开启。
美国ATOM报告:Qwen称霸武林,中国统治开源世界
美国ATOM报告显示,2025年夏中国开源语言模型超美国,下载、使用量差距显著。Qwen成王者,DeepSeek在大模型领域表现出色。新势力如Nvidia、OpenAI等也在追赶,报告引入新指标衡量模型热度。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式!自己找“窍门”,教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低,论文提出创新方法,让模型利用“推理抽象”,通过RLAD两玩家强化学习框架训练,在多基准测试提升性能,还分析了其作用、局限与未来方向。
Thinking Machines再发文:模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究,提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形,设计Manifold Muon优化器,实验显示效果好,但计算开销和理论问题待解决,代码已开源。
扩散LLM推理新范式:打破生成长度限制,实现动态自适应调节
随着扩散大语言模型成为热门,但其推理时存在预设固定长度的限制。香港中文大学 MMLab 等提出 DAEDAL,赋予模型根据问题自主调整回答长度的能力,在性能和计算效率上有提升。
MoCa:首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点,中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架,可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段,实验效果好,未来可拓展模态、提升多语言适应等。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。
PDF/DOCX/HTML/扫描文档接卸不再愁!D自动解析文档并统一格式的开源库edoc
Dedoc是开放通用系统,能将文档转换为统一格式,提取逻辑结构和内容。用Python实现,支持多种格式,有可扩展性等优势,还能处理扫描文档,可用于多个系统,介绍了安装方法。
【开源】build-your-own-x:30+领域造轮子教程,程序员内功提升指南
开源项目 build-your-own-x 收录 30+ 领域「从零造轮子」教程,解决学编程只知用不知原理的问题。涵盖 3D 渲染、AI 模型等多领域,多语言可选。介绍学习好处、使用方法,还推荐优质教程。
Anthropic 那个“强到不敢发”的模型,终于来了!
今天凌晨,Anthropic 发布新模型 Claude Mythos Preview,它曾被指‘强到不敢发’。该模型能力跃升,尤其网络攻防能力突出,但因具‘双重用途’仅向少数伙伴开放,用于防御性网络安全项目。