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研究选取文心一言与百度搜索引擎,探究不同任务复杂性、信息获取场景下,用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异,还给出两类工具优化建议。

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冗长响应缩减80%,DeepSeek GRPO获得颠覆性改进,微软GFPO问世

微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO,能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO,可同时优化多响应属性,团队还提出自适应难度变体,实验显示 GFPO 在多方面表现出色。

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北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考:Why We Think

北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算研究进展,探讨激励模型思考方式,介绍思维链、并行采样、序列修订等策略,还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。

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实战指南:从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统,无第三方MCP Server

五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统,分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计,介绍MCP服务端和客户端实现,还做了端到端效果演示,指出架构优势及待优化处。

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Google 2025年6月核心算法更新及应对,以及百度5月7月算法对比

Google发布2025年6月核心算法更新,预计3周完成。此次未透露方向,暂无针对性策略。还介绍了核心算法更新概念、近期更新情况、应对方法,对比了与企鹅算法差异,此外提及百度5月和7月算法对比及MCP协议。

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华为云再掀算力风暴:CloudMatrix384超节点将升级,Tokens服务性能最大可超H20四倍

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首个全面梳理语音大模型发展脉络的权威综述,入选ACL 2025主会

香港中文大学团队语音语言模型综述论文《Recent Advances in Speech Language Models: A Survey》被 ACL 2025 主会议接收,这是该领域首个全面系统综述,指明语音 AI 未来方向,还剖析技术架构、训练策略等。

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CoT推理大溃败?哈佛华人揭秘:LLM一思考,立刻就「失智」

新研究揭示思维链CoT会分散模型「注意力」,使大模型推理时易出错。研究指出在需遵守指令任务中,用CoT推理模型准确率下降,还总结了四大模式,并提出四种缓解策略

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Meta-Harness:让AI 改进自己的Harness

斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness,让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’,记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色,但也面临耗时、数据爆炸等挑战。

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