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强化学习之父Richard Sutton最新演讲揭示OaK架构:通向超级智能的八步愿景

强化学习之父Richard Sutton在演讲中介绍OaK架构,认为它是通向超级智能的路径。他回顾对简单通用AI智能体架构的追求,强调从经验学习、拟合世界的重要性,还指出实现该架构需八个步骤,虽只是愿景但提供了发展路线图。

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模型都一样了,AI Agent 真正的差距在 Harness 层!

如今各平台接入模型趋同,AI Agent 差距体现在 Harness 层。以天工超级智能体为例,其有约束先行、任务并行编排等亮点,还提供 Skill 粒度新思路,且云端运行降低使用门槛。

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大模型一年内就会吞噬 Harness!Google AI Studio负责人:深耕垂直领域才是创业公司唯一生路

Google AI Studio负责人Logan认为,大模型一年内将吞噬Harness,90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域,Google用Anti - Gravity平台串联产品,推动智能体发展,且模型后训练潜力巨大。

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最高能效比!他又死磕“存算一体”2年,拿出全新端边大模型AI芯片

后摩智能CEO吴强在今年WAIC期间发布业界能效比最高的存算一体端边大模型AI芯片后摩漫界®M50。它搭载第二代存算一体技术,全栈自研实现软硬件协同优化,还配套系列产品,构建端边智能新生态。

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为Token付费是一件很愚蠢的事情,用户应该为智能付费丨RockAI刘凡平@MEET2026

RockAI创始人刘凡平在量子位MEET2026大会提出,AI下一阶段要让模型“活起来”,实现硬件觉醒。他认为为Token付费愚蠢,应关注端侧智能,突破Transformer和反向传播算法,群体智能是迈向通用人工智能新路径。

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150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法

文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。

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黑洞信息悖论推进至“定量完备性模量”:清华团队开源VeriLoop E2迈向可验证智能

针对大模型长链推理、科研任务中无法自我验证结果可靠性的结构性缺口,清华团队推出开源项目VeriLoop E2,拆分模型探索权与外部证据提交权,在多场景完成验证,推进可验证智能发展。

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不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B

上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。

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字节跳动开源超强USO模型,AI绘图六边形战士来了

在AI图像生成领域,风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型,构建海量数据集,设计两阶段训练法,引入风格奖励学习范式,化解此难题,且已全面开源。

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训具身模型遇到的很多问题,在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享

具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰,分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集,还介绍鹿明产品FastUMI Pro,及其数据采集、模型训练生态。

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