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文章围绕《动手写AI Agent》的会话与记忆展开,指出LLM无状态、无会话持久会让对话记录丢失。介绍了解决方案,如把对话存到磁盘及构建长期记忆,阐述设计决策并提到文件系统存储方案。

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一条被开发者踩出来的路:OpenClaw“涌进”飞书

在中文社区,越来越多开发者将 OpenClaw 接入飞书,飞书接口生态开放且更新快。这波热度并非官方推动,开发者先实践,后飞书将路径官方,补齐链路,其优势在于便捷实用,正朝“入口级”智能平台转变。

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AI打假AI,拿下SOTA丨厦大&腾讯优图

厦门大学联合腾讯优图实验室团队提出AIGI - Holmes方法,创新性采用“大模型+视觉专家”协同架构,解决现有AIGI检测技术瓶颈,在检测、解释能力及鲁棒性评估上均取得最优效果。

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6个做AI和ML的奇技淫巧

作者整理了6个做AI和ML的技巧,如提前结束评估、超参数过度优、精心挑选数据集等,指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招,还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。

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CL-Bench的故事没有结束,生成式CL-Bench:GENIUS来了

北大团队发布GENIUS,用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集,测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板,还提出免训练注意力校准机制提升性能。

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90后华人副教授突破30年数学猜想!结论与生成式AI直接相关

90后华人数学家Yuansi Chen攻破困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想,论文精确到一个log log η因子。此研究为理解高维离散空间平滑提供论证,与机器学习、生成式AI密切相关。

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100 页 Agentic RL 综述!牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场

2025 年大语言模型热潮持续,但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述,明确定义从‘会说’到‘会做’进路径,剖析理论、结构与实践,展望未来挑战。

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炸裂!Claude以第一作者写论文反驳苹果「推理模型根本没有推理能力」:苹果有三大错误

苹果论文称推理模型无推理能力,引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击,指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题,还通过实验证明模型能力,强调需更聪明评估方法。

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阿里SkillClaw:让 Agent 技能在真实使用中集体进

当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务,但技能部署后静态不变,改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心架构,将多用户交互作为技能改进信号,通过Agentic Evolver更新技能,经夜间验证后部署。

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刚刚,Anthropic首超OpenAI!暴买谷歌TPU,Claude杀疯了

Anthropic与谷歌、博通合作打造3.5 GW TPU集群,预计2027年上线。其年收入破300亿美元首超OpenAI,客户呈指数级增长。但训练和推理成本高,与OpenAI都在冲刺IPO,竞争激烈。

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