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竞赛编程Agent进入全球前十!南大、清华新模型CF rating超3500

大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架,由四个角色形成闭环,构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强,提升不靠增加token。

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AAAI 2026 Oral|LENS:基于统一强化推理的分割大模型

文本提示图像分割技术有战略意义,但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架,采用强化学习机制,还介绍其架构、奖励机制,该框架在测试中表现优异,代码已开源。

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Adobe 新研究:不用再「喂」训练数据,VLM 靠和自己玩游戏变聪明

Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」,借鉴 AlphaGo 自迭代方式,设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练,不依赖标注数据,在多任务超越有标注的 SOTA 方法。

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第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手

文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作,让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例,还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。

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NeurIPS25高分论文|以判别式监督学习强化推理LLM,解决难度偏差和熵崩塌难题

德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中,分析GRPO优化目标,发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系,提出DisCO框架强化大型推理模型,其优势显著,实验表现优于GRPO及其变体。

机器之心
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从「时域建模」到「频域融合」:中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 | TPAMI 2026

中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究,用“三重频域融合”(TSF)框架突破传感器人体活动识别(HAR)领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题,经多数据集评估表现出色。

AI科技评论
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八爪鱼微电子:打造感算一体的智能识别生态

八爪鱼微电子成立于2019年,是国内智能门锁芯片与模组领域领先企业。它构建‘感算一体’底层技术体系,还通过标准共建、创新平台构建等推进生态建设,欲以技术与生态驱动行业创新

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跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!

论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收,提出高效推理框架,用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化,据此设计 UNCOMP 框架,通过压缩隐藏状态优化 KV Cache,实现计算与内存联合优化,实验效果显著。

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前谷歌研究员发文:算力崇拜时代该结束了

前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出,过去十年 AI 创新依赖算力,但如今持续扩展训练计算资源效率极低,收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素,批判 Scaling Law,并提出未来创新方向。

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EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA

多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。

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