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Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B!推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限,PromptCoT - Mamba实现无注意力推理,在多评测集超Transformer等模型,为无注意力推理生态奠基。
激流之下,何以为锚:与顶级投资人共寻穿越周期的答案|甲子引力X
2026年一级市场变化明显,资金活跃、项目供给释放,六大未来产业升温,AI领域融资火热。8月20日,甲子光年将举办投资大会,发布报告、组织对话和圆桌讨论,还会揭晓投资榜,共寻科技投资新答案。
TACL 综述 | 别只卷架构了——长文本模型的能力天花板,其实是数据决定的
该 TACL 综述首次从数据视角审视长上下文语言模型,指出长上下文能力本质是数据驱动。它建立分类体系,明确高质量长文数据条件,给出核心能力的数据配方与评估法,还整理数据集和基准,提出待解问题。
智能体时代,我们到底需要什么样的AI人才?|2026 培训年会X极客时间专场
极客时间企业版与主办方联袂呈现DTDS全球数智人才发展大会,探讨智能体时代AI人才培养。多位先行者将分享经验,还有展位活动。极客时间企业版定位为陪跑伙伴,提供三层服务体系助力企业培养AI人才。
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2026年5月14日14:00 - 17:10,极客时间企业版联合协鑫科技、广新集团在京举办DTDS大会,探讨智能体时代AI人才培养。传统人才培养逻辑被颠覆,多位专家将分享实践经验,还有展位活动。
多轮Agent蒸馏终于不翻车!港中文x通义新方法成功率暴涨18点,训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法,解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动,提升了模型成功率,压缩行动步数,还减少训练时间,未来或成训练长程Agent标配。
对话唐波 x 伍斌:OpenClaw 最强的地方,为什么也成了它最大的短板? | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命,对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势,后成短板,还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
龙虾安全被3层硬核架构焊死了!一份面向开发者的硬核生存指南
随着OpenClaw等高权限智能体应用爆发,AI自主性与失控的赛博博弈开启。文章从源头对齐、边界重构、结果保障三个维度,拆解适应智能体自主行动时代的新型安全框架,为开发者提供生存指南。
西交大 x A*STAR 论文:让 AI 学会「保持一致」,多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》,将一致性问题转为“跨图比较”学习问题,结合强化学习实现能力闭环,提升多图生成一致性。