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游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践

本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享,介绍大模型在游戏研发落地实践。团队用代码知识谱图、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手,在多业务场景落地,推动内部 AI 生成代码覆盖率提升。

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LLM将是又一个“惨痛教训”?强化学习之父Sutton再放炮:万亿美金AI泡沫可能破裂

强化学习之父Sutton在采访中认为,LLMs过度依赖人类知识,违背‘惨痛教训’原则,发展将遇瓶颈,当前投资和期望或致泡沫破裂。讨论还涉及LLM与强化学习、人类模仿方式差异及AI领域经济动态等。

AI寒武纪
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Andrej Karpathy 开炮:智能体都在装样子,强化学习很糟糕,AGI 十年也出不来

本周五,Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大,嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年,强化学习糟糕,还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。

机器之心
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吴恩达年度AI总结来了!附带一份软件开发学习小tips

AI大神吴恩达总结2025热门AI趋势,包括模型推理成标配、Meta引发人才争夺战、数据中心火热、智能体编程重塑软件开发。还给出软件开发学习建议,如参加课程、动手实践、读论文。

量子位
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三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践

文章阐述了AI原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状,提出其技术演进需找三类Reward,还介绍相关概念、DeRisk架构,给出实践案例并将开源技术产品。

阿里云开发者
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Andrew Karpathy最新访谈:RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年,将带来2%的GDP增长

Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年,目前算法有缺陷;强化学习虽有问题但必要;分析了 LLM 局限,探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。

AGI Hunt
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只训练数学,却在物理化学生物战胜o1!新强化学习算法带来显著性能提升,还缓解训练崩溃问题

上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD,缓解训练崩溃问题,提升性能。还构建多模态强化学习框架,推出MMK12数据集和MM - PRM模型,开源相关成果。

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AI实践|基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent

本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现,涵盖配置、访问方式,还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。

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GUI智能体训练迎来新范式!半在线强化学习让7B模型媲美GPT-4o

浙江大学与通义实验室团队推出UI - S1,提出半在线强化学习训练范式。它融合离线与在线学习优势,用三项关键技术构建核心架构,新评测指标SOP更贴近真实表现,实验显示UI - S1 - 7B性能卓越,逼近GPT - 4o。

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国庆这8天,我发现和AI辩论才是最高效的学习方式。

作者国庆假期与AI辩论,以自身关于AI时代信息筛选的观点为例,阐述和AI辩论是高效学习方式。先提出观点,后与AI多轮交锋,过程虽痛苦但能促使人思考、完善观点,还给出与AI辩论三步法。

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