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DeepSeek陈德里开发自动研究Skill,写一篇论文人类只动脑2小时

DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系,对比四大架构模式,分析17个主流系统,还提出六大开放问题。

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真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。

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Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?

普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长,此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标,改进方法并推出 PruLong 优化内存,节省空间且保性能。

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百度Qianfan-VL,发票/图表/合同等PDF识别94.75%刷新纪录!

当前主流视觉 - 语言模型在企业级应用有难点,百度千帆团队提出Qianfan - VL系列多模态大模型,在通用和企业级任务表现出色,基于自研芯片训练,还提供框架与管线降低成本。

CourseAI
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1美金时薪雇个全栈替身,MiniMax M2.5让打工人也能体验当老板的感觉

春节档模型大战,MiniMax官宣新模型M2.5,主打智能体和Vibe Coding,性能比肩Claude Opus 4.6。它全栈能力强,能处理长链路任务,推理吞吐量高、成本低,已接管MiniMax 30%真实业务。

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硬核拆解 Hermes-Agent:自学习 Skill 机制的架构设计与实现原理。

文章围绕Hermes - Agent展开,指出多数Agent缺乏自学习能力,而它试图跨越这一鸿沟,能自动“写手册”(Skill)。介绍其架构、安装配置,通过代码审计任务演示自学习过程,并解析Skill机制,为生产级Agent提供新思路。

AI大模型应用实践
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最新 Anthropic 人类经济指数报告:AI 如何重塑经济?

Anthropic 持续监测 AI 实际使用情况,在第四份报告提出「经济基本要素」概念,分析2025年11月对话样本,探讨AI提效、任务时长、不同国家应用差异等,还评估职业受影响情况及对经济的总体影响。

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Anthropic官方解密:3招上下文优化,破解Agent性能暴跌

本文是Anthropic官方文章翻译,从提示词工程拓展到上下文工程,阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成,还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。

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影身智能完成多轮融资,用原生3D数据重新定义机器人认知|甲子光年

影身智能已连续完成多轮融资,累计近亿元。其以‘原生3D动态世界模型’为核心技术,采用与市场不同的‘升维’思路,用自研的‘影身360’系统采集3D数据,还落地柔性智造行业,目标是打造通用人工智能产品。

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混元开源PhoneBuddy-4B与5篇系列论文:多项手机Agent真机评测超过GPT-5.4

腾讯混元Phone - use Agent团队发布PhoneBuddy - 4B及5篇系列论文。研究探讨如何训练真实可用的Phone - use Agent,采用Real + Mock方式,实验显示该方法提升效果显著,4B模型多项任务超GPT - 5.4。

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