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我的AI年度盘点

博主黄益贺做年度AI使用盘点。系统层面,从外挂式RAG旧体系转向以Coding Assistant为核心新体系,结合MCP、Skills等完善系统;工具层面,全面拥抱Google生态,C端看好Google,B端看好Anthropic,不看好OpenAI。

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微软OEL框架:大模型一次部署,终身进化

微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架,无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证,揭示关键洞察与启示。

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量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命

近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。

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AI coding 智能体设计

文章从分析Gemini - CLI源代码入手,解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容,还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计,介绍规约驱动开发模式。

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让AI自动生成工作流

不会搭建工作流没关系,可让AI自动生成。如用Claude帮搭建n8n工作流,它生成JSON文件,复制粘贴到n8n配置节点即可用。介绍n8n特点,还讲了Claude自动生成n8n工作流的操作步骤。

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理想的眼镜,和李想的眼界

今年11月,李想称要让理想成具身智能领域最佳企业。一周后,理想发布AI眼镜Livis。Livis解决了轻便、续航与性能的矛盾,还利用造车积累实现资产复用。理想推它是因AI眼镜潜力大,能输出跨场景AI能力。

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人类最后考试已不够用,Agent最后考试来了!

AI飞速进步,人类最后考试(HLE)已不够用,伯克利牵头推出智能体最后的考试(ALE)。ALE真实、全面、可验证,当前最强AI在最难档通过率仅8.6%,主流系统平均2.6%,显示AI距替人干活尚远。

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Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率,华为诺亚提出代码HLCE终极基准

华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE,含235道竞赛难题。实验显示,顶级LLM在该基准表现不佳,推理模型优势大,IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步,Test Time Scaling Law远未达上限。

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Qwen负责人转发2025宝藏论文,年底重读「视觉领域GPT时刻」

2025年末,Qwen大模型技术负责人林俊旸转发谷歌DeepMind入选ICCV 2025的论文,指出视觉领域“GPT时刻”要来了。研究用实验数据证明,视频模型正跳出任务专属局限,实现一个模型完成多视觉任务,推理过程还能被CoF“演”出来。

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顶会具身辩论赛实况:徐丹飞激辩,PI连输三轮,谷歌大佬倒戈

2026年RSS大会workshop圆桌讨论上,五位专家围绕世界模型落地展开辩论。辩题有世界与策略模型该合体还是分开、世界模型可控性靠像素还是动作、训练数据靠互联网人类视频还是具身机器人数据。最终各方有输赢也有共识。

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