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李飞飞的World Labs联手光轮智能,具身智能进入评测驱动时代!

李飞飞旗下World Labs与光轮智能联手,瞄准具身智能「规模化评测」问题。World Labs的Marble是生产力工具,而光轮智能有自研仿真技术体系,双方合作让规模化评测成为可能,具身智能迈入评测驱动时代。

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大模型化身苏格拉底:通过主动提问挖掘人机协作的深度

微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略,经实验验证该方法有效,使模型在多领域表现出色,重新定义大模型角色。

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2026:ASI奇点之年!

马斯克断言2026是奇点之年,称AI发展如超音速海啸。从AI编程能力提升、任务时长指数级增长,到‘品味奇点’概念提出,各方面迹象显示AI正深刻变革各行业。杨静与李建忠对谈探讨了ASI奇点相关话题。

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港科大教授实测AI眼镜“作弊”:30分钟碾压95%的学生,把传统教学评估体系整破防了

香港科技大学教授团队让搭载ChatGPT - 5.2的乐奇AI眼镜参加《计算机网络原理》期末考,30分钟得92.5分超95%学生。此测试暴露AI眼镜功耗和清晰度问题,也引发对传统教学评估体系的反思。

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关于Claude Skills,我给你写了份82页的白皮书

作者关注Claude Skills功能已久,使用后感受是它让Claude学会按需加载。还解析了Skills、MCP、Sub - agents区别,指出有人认为Skills比MCP更重要,最后介绍82页白皮书内容及获取方式。

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Hybrid Model Support:阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案

文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战,阐述内存管理、关键技术优化方案,验证性能,并指出未来演进方向。

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让AI真正懂数据:猫超Matra项目中的AI知识库建设之路

文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题,促使Matra项目诞生,旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果,还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。

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智能体并非越多越好,45%准确率成关键拐点

Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现,单个智能体准确率超45%,增加数量会损性能,还揭示工具税、错误螺旋等问题,给出预测公式。

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a16z 提出 AI 产品的「水晶鞋效应」:第一批用户反而是最忠诚的

OpenRouter 报告基于 300 多个模型、100 万亿个 token 交互数据,分析 LLM 应用情况。提出「灰姑娘水晶鞋效应」,即 AI 模型首批用户留存率更高,与传统 SaaS 玩法相悖,还通过案例分析其表现及对 AI 创业的影响。

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