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解道奥赛题成本5000美元?陶哲轩警告,AI下一步要规模化的「更便宜」
谷歌新一代 Gemini 进阶版在 IMO 竞赛达金牌水平,华人数学家陶哲轩对此关注且担忧。他认为评估 AI 表现应谨慎,AI 发展需从定性转向定量,要‘降本增效’,未来标准化评测很重要。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
4.4k星!给Agent接上「本地免费搜索爬虫」,内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究
文章推荐开源本地搜索工具wigolo,它是专门给Agent使用的本地网络能力层,可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样,有搜索、缓存等工具,自带11个Skill。
大神卡帕西又一构想落地!Claude Code + Obsidian 爆火:创建你的「第二大脑」
2026年4月,Andrej Karpathy提出LLM Wiki,将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日,RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”,解决记忆、上下文、执行问题,还引入反馈机制、优化Token成本。
ACL 2026 | Spatial-Agent:地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation',引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构,再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助,还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
从「时域建模」到「频域融合」:中山大学团队为传感器人体活动识别提供新思路 | TPAMI 2026
中山大学团队在IEEE TPAMI发表研究,用“三重频域融合”(TSF)框架突破传感器人体活动识别(HAR)领域核心瓶颈。该框架从三个全新“视角”审视问题,经多数据集评估表现出色。
这个 Agent Team,终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team,通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试,展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁,是复杂任务兜底系统,而非简单 prompt 编排。
Claude实名认证引众怒!强制验证是为了更精准封号,Opus自己都看不下去
Claude新规则要求实名认证,引发网友不满。身份验证并非继续使用服务的通行证,反成封号预警。15岁天才程序员因未成年被封账号,Claude Opus 4.6也否定自家KYC规则。
RL特训出「押题大师」?破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)成为提升大语言模型推理能力的重要路径,但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项,提出DPH - RL方法,可缓解多样性坍塌。