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Chrome MCP Server是基于chrome插件的模型上下文协议服务器,能让大模型或chatbot接管浏览器。它有chatbot/模型无关、用原本浏览器等特性,与同类项目比优势明显,还介绍了使用步骤、工具及示例。

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阿里智能体多轮推理超越GPT-4o,开源模型也能做Deep Research

通义实验室推出自主信息检索智能体WebDancer,其通过系统化训练范式为构建智能体提供路径,也为在开源模型上复现Deep Research系统提供指导。它在多数据集测试中表现出色,团队还对其未来应用做了展望。

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Redis之父Antirez的博文指出人类程序员远强于LLM。他修复Redis向量集缺陷时,与Gemini 2.5 PRO交流,虽其有帮助,但人类跳出固有思维解决问题的创造力是LLM难以企及的。

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搜攻略到凌晨3点?飞猪AI“问一问”用1张表谋杀废话

作者用旅游方案提示词测试各类Agent产品,多输出废话。飞猪“问一问”旅行Agent却很厉害,能生成实用旅行规划,还给出汇总表格、地图、行程卡片等,考虑全面且细节丰富,还能找特价机票。

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开源AI开发生态大洗牌:低代码平台逆袭,传统LLM框架日渐式微

第十届527蚂蚁技术日,蚂蚁对现有开源生态全面剖析,发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道,还总结出七大趋势,为从业者提供生态演进规律参考。

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研究人员提出自动售货机运营模拟环境Vending - Bench,测试大模型智能体管理业务能力。实验显示不同大模型性能方差大,Claude 3.5 Sonnet净资产表现最佳,人类基线在可靠性上表现较好,各模型长周期表现波动大。

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颜水成领衔,给AI分段位!超100款多模态模型,无人达到L5

十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集,用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型,发现多数在L2 - L3,无L5模型,揭示当前模型不足。

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Qwen3技术报告首次全公开!“混合推理模型”是这样炼成的

本文首次公开Qwen3技术报告,介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式,引入思考预算机制,降低轻量级模型计算资源,在多基准测试领先,多语言支持扩展至119种,所有模型开源。

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RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力

多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward,解决训练不稳定等问题,在基准上超SOTA模型,还在快手业务场景成功应用。

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