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对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑:Multi Agent 天然适合形式化数学 |Best Minds

文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法,Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等,指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。

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当 Agent 尝试接管浏览器,连“我是人类”都证明不了?上海交大开源发布交互评测基准 HLL

随着多模态大模型发展,Web Agent 面临验证码挑战。上海交通大学等团队发布 HLL 评测基准,解耦真实度为三维度,对 8 款前沿模型测试,揭示 Agent 在多步交互微操上的短板。

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DeepSeek开源推理框架,有人算出AI的毛利:82%

DeepSeek开源了支撑自身大规模推理服务的框架DeepInfer与配套token编解码组件deepseek-recipe,披露的吞吐量数据经计算得出大模型API毛利率达82%,引发AI行业对盈利性与推理优化的广泛讨论。

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仅100种子题,合成数据质量超GPT-5,阿里、上交提出Socratic-Zero框架

阿里巴巴与上交大联合提出 Socratic-Zero 框架,仅从 100 个种子问题出发,通过三智能体协同进化生成高质量课程。该框架合成数据质量超 GPT - 5 等,Solver 性能提升显著,工程友好,开启零数据自进化新路径。

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Datadog 如何将其 Agent 的 Go 二进制文件缩减 77%

5 年里 Datadog Agent 从 428 MiB 增至 1.22 GiB,其工程师着手缩减二进制文件大小。发现膨胀主因是隐藏依赖等,采取审计导入项等措施,借助工具优化,还减少反射和插件使用,6 个月实现缩减且未移除功能。

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国产Agent第一股要来了?但官网都打不开,什么妖魔鬼怪?

国内最大AI数字员工公司冲刺IPO,要做企业Agent第一股,但其官网无法访问。该企业级Agent平台是RPA+AI组合,RPA有致命问题,大模型加入后虽有变化,但事情本身护城河不深,公司靠定制化冲击IPO,且仍亏损。

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手把手带你构建第一个业务本体(Ontology):为 Agent 绘制业务地图。

文章介绍为企业AI Agent构建业务本体,阐述Agent需本体的原因,讲解TBox与ABox概念。给出构建流程,介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具,实战构建‘订单加急交付’本体并验证,还演示Python程序推理,展望本体应用场景。

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14B打败671B!微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1

如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。

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SceneWeaver:面向通用三维环境生成的反思型智能体框架

室内场景合成在具身智能兴起下愈发重要,现有方法存在局限。BIGAI提出SceneWeaver框架,通过基于工具的迭代优化统一多样场景合成范式,具有高保真模拟、强健物理交互等优势。

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Agent规模化落地前夜,AI Infra的难题全都暴露了

随着AI Agent大规模落地,中国云服务市场结构转变,AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播,探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。

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