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Karpathy:别再问AI「你怎么看了」,这是错误的提示词策略!

Andrej Karpathy提出不要把大语言模型看作实体,应视作模拟器。他建议探索话题时避免用‘你怎么看’提问,给出‘什么样的一群人适合探索,他们会怎么说’的更优策略,还指出不同领域影响有别。

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微软开源AI量神器Qlib

微软开源AI量平台Qlib,支持多样机器学习范式,解决量投资挑战。包含数据处理等完整流程,有安装、数据准备等说明,还提供自动和定制工作流,以及应对挑战的方案和性能对比。

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微软开源Skill训练框架,让Agent白天干活,晚上自动复盘,Skill的自进终于可监控了

微软开源SkillOpt v0.2.0,加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优框架能自动训练和优skill,有透明、质量控制等特点,适合重复、可评估任务场景。

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超 10 万人都在看!Qwen3重塑文本嵌入与重排序技术版图

文本嵌入和重排序是NLP和信息检索关键组件。Qwen3 Embedding、Qwen3 Rerank模型基于Qwen3基础模型构建,有三种参数尺寸。文章介绍其架构、训练方案,还给出实战代码。

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Agent = Model + Harness,一个可能成为2026年出圈的新概念

文章提出新概念Harnesses Engineering,认为Agent = Model + Harness,阐述了Harness的作用、核心组件,还提及模型训练与Harness设计的耦合及Harness工程未来,指出需‘Harness思维’让AI驱动工业革命。

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一篇双引擎进的长程Agents系统性综述

人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述,给出首个统一形式定义,梳理出‘外Harness工程×内模型优’双螺旋共演主线,用六个视角串起技术版图。

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评论赠书 | CXL抢跑AI算力新战场,未来计算架构激发智算生产力

AI时代传统架构局限性凸显,CXL技术应运而生。它由英特尔等公司联合推出,解决内存鸿沟问题。‘2024 CXL技术创新方案大赛’推动其发展,《CXL体系结构》一书全面介绍该技术。

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文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线,涵盖Sparse、Dense等类型,分析其痛点、效果、案例及选型建议,还给出不同场景的方案选择和步骤。

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Kimi新论文太硬核了!马斯克和Karpathy相继点赞~

马斯克和Karpathy点赞Kimi新论文《Attention Residuals》。该论文由杨植麟带队、苏剑林等参与,提出注意力残差(AttnRes),解决深层网络信息稀释问题,还通过工程折中降低成本,实验效果良好。

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学术演示视频制作耗力,Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架,可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制评价指标,衡量学术演示视频效果。

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