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Loop Engineering,4层循环自我进化

Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题,设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环,从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好,还指出优化循环结构收益渐增。

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HF日趋榜一!真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码

大语言模型手动调参解码繁琐,腾讯AI Lab王琰团队联合港中大(深圳)唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构,通过创新训练策略让模型动态预测解码参数,在多模型实验中表现出色且已开源。

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Qoder @database功能上线!自动关联数据库 Schema,后端 AI Coding 效率拉满

Qoder JetBrains插件上线@database功能,将数据库能力内置为核心上下文,可一键让AI结合真实业务表结构处理SQL编写等任务。它是JetBrains上唯一深度支持“数据库原生感知”的AI Coding插件,还介绍了使用方法、场景及注意事项。

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算法论文8

突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!

近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。

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NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化:PD分离MoE并行方式》课程笔记

本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记,介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新,还对比多模型架构,展示推理服务架构性能特点与优化策略,以及各技术工作流程和效果。

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算法论文8

博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究

左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。

力学与人工智能
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刚刚,全球最难考试惊天大反转!黑马AI冲破36%,顶流模型集体翻车

ARC-AGI-3测试中,顶级大模型Opus 4.6仅得0.2%,人类获满分。而Symbolica公司用Agentica框架首日就取得36.08%的成绩。该框架有独特技术路径和策略,但成绩未经验证,ARC-AGI-3被视为通向AGI的‘北极星’。

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一个投资人与他的AI龙虾助手70天真实协作笔记|甲子光年

恒海奇点创始人姜海舟分享与OpenClaw构建的AI Agent协作系统70天经验。他指出企业AI化瓶颈在信息结构,提出四个判断,包括AI缺信息、‘眼高手低’者赢、AI不裁人、‘吓尿点’临近,认为窗口期只剩3 - 6个月。

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十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资

文章解读重磅论文,该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型,在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明,混合智能策略是稳健收益最佳路径,未来量化投资是人机和量化模型三元融合。

AIGC开放社区
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特斯拉OpenAI数据路线遇挫!8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙

2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同,前者重资产高精度,后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣,难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构,通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。

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