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Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践,阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台,针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案,还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。
X爆火Overleaf科研辅助神奇PaperDebugger
当下学术写作借助大语言模型辅助时,流程繁琐且上下文易丢失。新加坡国立大学团队推出的 PaperDebugger 是基于插件的多智能体系统,寄生在 Overleaf 编辑器内,可完成多任务,解决现有工具不足。
刚刚,OpenAI发长文:找到缓解LLM撒谎的方法!
Google发布Gemini 3 Deep Think,ARC - AGI - 2准确率高且采用并行推理技术。OpenAI发长文《通过忏悔训练大型语言模型诚实性》,介绍缓解LLM撒谎的忏悔训练法、实验结果等,也指出其局限。
基于文本AI的终结?Agent协作可直接「复制思维」,Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代,多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS,将协作从 token 空间转移到潜在空间,实验显示其性能、效率大幅提升。
一边秀肌肉,一边设围墙,NVIDIA 发布 OmniVinci,性能碾压 Qwen2.5-Omni,却被骂“假开源”
NVIDIA 推出多模态大语言模型 OmniVinci,结合架构创新与数据合成流水线,训练 token 仅为 Qwen2.5 - Omni 的六分之一,却在多项基准测试表现更佳。但采用限制商业用途的许可证,引发争议。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习:一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限,针对性有监督训练成本高,多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL,实验显示其在下游任务表现优异。
高性能全闪并行文件系统的设计和实践
焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘高性能全闪并行文件系统的设计和实践’,介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节,分享其解决 AI 训练存储难题的方案。
CrowdStrike联手Meta发布AI安全基准,让AI在真实网络攻击中证明自己
美国网络安全巨头CrowdStrike与Meta在Fal.Con 2025大会联合推出开源基准测试套件CyberSOCEval,旨在评估AI大语言模型在真实SOC环境下的网络安全能力,它源于Meta之前框架,开源供全球开发者使用。
告别海量标注!浙大团队提出GUI-RCPO,让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO,这是自我监督强化学习方法,能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想,利用区域一致性自我提升,实验表明该方法有效且有泛化能力。
对话心资本吴炳见:我不问AI创业的“终局”|甲子光年
本文是对心资本合伙人吴炳见的访谈。他2022年底All in AI,分享投资理念,如共鸣时投资、关注当下问题;分析AI发展阶段、应用情况,认为Agent是核心应用形态;还谈及投资案例、学习方式及经验复用与摒弃等。