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作者黄益贺分享AI OS搭建思路。其系统以Claude Code为框架、Kimi K2 Thinking为模型,通过Skill和自定义命令满足工作需求,设计三层文件夹体系处理信息,供大家参考搭建。

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强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展

本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。

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微软开源智能呼叫中心,完全替代人工客服

微软开源基于Azure和OpenAI GPT的智能呼叫中心解决方案,可完全替代人工客服。它功能强大,支持多语言、实时流式对话等,还能定制。文章详细介绍了部署步骤、高级用法等内容。

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苹果M5「夜袭」高通英特尔!AI算力狂飙400%,Pro三剑客火速上新

苹果悄无声息更新官网,三款核心产品14寸MacBook Pro、iPad Pro以及Vision Pro换上全新M5芯片。M5芯片性能提升显著,AI能力连翻数倍,加量不加价,在AI、图形处理等多方面有重大升级。

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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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从科学论文自动生成视频

该项目解决学术演示两核心问题,用智能体PaperTalker生成视频,还设Paper2Video基准评估。介绍了PaperTalker使用步骤,含环境、配置、推理,也说明了Paper2Video评估指标及运行方法。

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EMNLP2025 | 揭开LLM训练数据中的中文污染真相,有比“您好”高2.6倍的token?

近年来,大型语言模型虽成功,但训练数据易混入不良内容。论文《Speculating LLMs' Chinese Training Data Pollution from Their Tokens》探索此问题,定义PoC Token,开发PoCDetect和PoCTrace工具,揭示LLMs训练数据污染情况。

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突破Claude-4编程上限!自进化Agent框架拿下新SOTA,底模越好性能越高,已开源

中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架,突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程,在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA,已开源。

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Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成

当前智能体训练缺高质量任务数据,主流数据集依赖人工标注,规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架,能自动生成智能体任务,构建并开源含约 41,000 条任务的数据集,支撑智能体训练评估。

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何恺明新身份:谷歌DeepMind杰出科学家

网友爆料何恺明加入谷歌,经确认他以兼职形式成为谷歌DeepMind杰出科学家。可根据其近期研究推测研究方向,他还探讨生成模型能否走向端到端。何恺明履历辉煌,成果众多。

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