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无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%

西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。

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硅基文明登场!从Clawdbot到Moltbook,人类退居观众席

文章指出AI正自我进化,如Claude Code能自我改进与扩展,Claude Cowork诞生速度惊人。Clawdbot有自主权与记忆,Moltbook中AI形成社会结构。权力正从人类迁移,人类或退居观众席,需思考应对。

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谷歌「最强图像模型」横扫一切!3毛钱P图打懵OpenAI,PS要不存在了

谷歌发顶级图像模型Gemini 2.5 Flash Image,化身nano - banana在LMArena盲测夺冠。它有四大能力,价格低至每张图不到3毛钱,冲击传统P图工具,虽有瑕疵但应用前景广。

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为AI打造的知识图谱服务器MemoryMesh

MemoryMesh是专为AI模型设计的知识图谱服务器,适用于多种结构化数据场景。它有动态模式驱动工具等特性,可自动生成管理工具,还配备记忆查看器,提供安装指南和提示词建议。

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字节跳动开源视频生成模型Alive:12B参数,个人电脑也能跑

字节跳动开源视频生成模型Alive,12B参数,支持四种模式,硬件门槛低。在评测中表现出色,技术架构精心设计,解决音视频同步等问题,虽有瑕疵,但更适合普通玩家。

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成本降70%!清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法

AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法,赋予大模型主动管理记忆能力,准确率提升,计算资源消耗降近七成,不过评价机制有局限。

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Zero-RAG,对冗余知识说“不”

文章指出大语言模型知识冗余,RAG 检索效率低。复旦大学邱锡鹏提出 Zero - RAG,能精准识别并剪除冗余知识,砍 30%语料准确率掉点,检索延迟降 22%,还介绍了其技术方案。

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Self-Evolving Agents,AI的“自我革命”

LLMs静态性成应用瓶颈,自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开,介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。

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最新发现!每参数3.6比特,语言模型最多能记住这么多

Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量,提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度,发现GPT系列模型约每个参数3.6比特,还提出模型容量等相关定律,激发社区多方面思考。

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我给 Claude Code 加装了 MiniMax M2.5:它像“法拉利”,但更像一台工作机

作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型,测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色,能高效完成各类开发任务,还具备良好的中文处理能力,性价比高。

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