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用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃？看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO，重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题，会致模型崩溃，进而提出新算法GSPO，实验显示其效率和可扩展性更佳。
如何用AI Coding和Claude Code提升开发效率？看我的全流程复盘
作者分享用AI Coding和Claude Code提升开发效率的经验。先谈AI Coding，如Prompt工程心得、划分任务边界等；后讲Claude Code使用，包括安装、指令、构建项目规则等，还提及它在多场景的应用。
用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
颜水成领衔，给AI分段位！超100款多模态模型，无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集，用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型，发现多数在L2 - L3，无L5模型，揭示当前模型不足。
全网实测开玩Fable 5.1，听说写作说话和真人没区别？
Anthropic发布Fable 5.1后，第三方跑分和个人实测出炉。ARC Prize测试成绩佳且成本降32%，网友用它做出多款游戏。科技媒体Every全面测评，指出其多方面优势与设计等短板，并给出使用边界。
旅行 AI 告别只会做规划的平庸时代，飞猪帮帮决定让 Agent 做履约
8月10日，飞猪推出新一代旅行AI“飞猪帮帮”，能力覆盖旅行全生命周期。它将用户需求分为“帮我想、帮我订、帮我办”，利用Qwen模型后训练，结合多种校验手段，让AI从提供信息到进入履约环节。
他想让TPU成为AI界的X86！
2026世界人工智能大会期间，中昊芯英主办分论坛，新一代全自研TPU架构AI芯片“须臾®”亮相，华东地区首个国产TPU智算千卡集群落成。“须臾®”算力强、成本低，集群全链路国产化，中昊芯英探索TPU突围路径。
当SFT遇上RL：基于样本学习阶段的动态策略优化机制
在大模型推理能力增强研究中，SFT和RL两种后训练范式难有效融合。研究团队提出DYPO动态策略优化方法，先判断样本学习阶段再匹配优化路径，在多场景实验中表现出色，不过有实验边界。