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首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
3000行代码长出无限技能:AI Agent自我进化时代来了
4月17日GitHub Trending上,Evolver和GenericAgent两个“自我进化”Agent框架登上热榜。Evolver用“基因进化”让提示词自动升级,GenericAgent以3000行种子代码长出独有技能树,二者代表不同进化范式。
AI玩具和AI眼镜爆火,端侧市场或将超越云端?
当下AI难形成商业闭环,端侧AI或为落地答案。芯原股份戴伟民看好端侧AI市场,认为未来端侧推理需求或超云端训练,还指出AI眼镜、玩具、智能汽车等增量市场,同时介绍了芯原布局。
小米语音首席科学家:AI发展的本质就像生物进化,不开源要慢1000倍 | MEET2026
小米语音首席科学家Daniel Povey在量子位MEET2026大会提出,AI发展像生物进化,是不断试错过程,开源是核心加速器,没开源行业进化或慢千倍,大公司应“两条腿走路”。
Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元,这家中国公司做到了
德勤报告显示86%多Agent项目落地失败,硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法,系统容错率翻倍、完成率跃升,成本大幅降低。跑分追平Codex,还展现出自组织潜力。
一篇Self-Evolving Coding Agents最新综述
当今编码智能体部署后大多静止,自进化编码智能体应运而生,可让Agent通过交互更新自身。文章介绍了其概念、分类,探讨组件进化机制、时机及评估方法,也提及带来的新挑战。
5Y News|GIM 完成数千万元天使轮融资
日前,GIM宣布完成数千万元天使轮融资,由五源资本与Monolith投资。资金用于自研金融大模型迭代等。其定位自进化智能体投资平台,已推自研金融时序大模型,未来将推基金策略与产品。
端侧AI加速到来,个人隐私如何保护?
Deepseek推动端侧AI加速落地,苹果、谷歌等企业纷纷布局。不过,端侧AI在发展中面临融合不佳、数据安全等问题。阿里研究院傅宏宇提出保障数据安全的建议,监管层也出台相关法规。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
北大2篇Skill炸场,Agent彻底进化
北京大学连发两篇论文,给出让 Agent 变强的答案:让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答,用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化;`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新,二者场景不同但核心一致。