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数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手

文章以租赁导购助理“小不懂”为例,介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点,提出动态多智能体对话生成框架,阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案,展示数据和模型效果,还提及未来工作方向。

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揭秘!腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景

腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0,利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流,结合高质量数据集,经模型微调、视觉解析等步骤生成场景,经评估效果良好,为AI生成三维信息提供新路径。

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PPO-Clip的「盲点」被补齐了?快手提出熵比裁剪方法,从局部约束到全局稳定的关键一跃

快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪(ERC)方法,应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布,在多个数学推理基准实验中提升了模型性能,还与多种方法对比验证了泛化能力。

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仅4人28天!OpenAI首曝Sora内幕:85%代码竟由AI完成

OpenAI团队揭秘安卓版Sora APP构建内幕,4人团队28天完成从0搭建,约85%代码由AI智能体Codex完成。Codex可自我迭代,在多方面表现出色,但也需人类指导。团队分享了与Codex协作的经验和技巧。

新智元
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社区供稿丨Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型

Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM,在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,处理问答等任务,对硬件要求低,多项测试表现优,还介绍架构、训练策略和上手方式。

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误入人均10个顶级offer的技术天团活动,顶尖AI人才的选择逻辑我悟了

作者参加京东TGT计划活动,与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它;Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。

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张一甲:2025人工智能产业30条判断 | 甲子光年

甲子光年创始人张一甲在「2025甲子引力年终盛典」发布《轰然成势 万象归一:2025人工智能产业30条判断》报告。报告指出AI已“轰然成势”,进入“默认式AI”时代,还从技术、产品、产业、社会等方面给出30条判断。

甲子光年
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小模型,大能量!200美金的GPT Pro竟然输给了它?

博主用11个场景深度测试昆仑万维的Skywork R1V4 - Lite,它能做到Gemini 2.5 Pro才能干的事,速度快、成本低。在定位、人物识别、生活实用、专业鉴定、学术研究等场景表现出色,核心突破在于主动图像操作与深度推理。

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陶哲轩,用AI爆改科研范式

菲尔兹奖得主陶哲轩让ChatGPT把数学论文翻译成Lean代码,与AI合作完成埃尔德什第613号问题反例的形式化证明。人机配合虽有波折,但AI节省了时间。此外,两位数学家也用AI验证第707号问题反例,数学证明正进入‘AI辅助时代’。

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评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势

文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈,如语义膨胀、信息密度不均等;阐述Agent间协同结构演化,包括松耦合编排、语义协同等;还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。

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