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Anthropic的Claude Code创建者Boris Cherny在访谈分享智能体编程未来看法,介绍用Claude Code开发它自身的方法,还谈及Claude Code发展、使用技巧及对编程工作未来变化的预测。

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关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解

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含全文!OpenAI发布GPT-5官方Prompt指南

OpenAI 发布《GPT-5 prompting guide》,介绍新模型变化及使用方法。新增 `reasoning_effort` 和 `verbosity` 参数,还有 Responses API。Cursor 分享实战心得,同时提及控制 Agent 积极性、解决指令冲突等内容。

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刚刚,清华团队用27M参数击败o3-mini!或将改变AI发展方向

清华大学研究团队发布论文,展示Hierarchical Reasoning Model(HRM)。该模型仅27M参数、1000个训练样本,在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high,或改变AI发展方向。

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深度解读《AI 智能体的上下文工程》:构建高效 Agent 的七个宝贵教训

作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。

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Tokenization谢幕?H-Net登场:Mamba作者新作正面硬刚Transformer

「Mamba」作者之一Albert Gu在新Paper提出新技术,实现动态分块机制,嵌入H - Net可替代传统流水线。在多方面实验中,H - Net性能优于基于BPE token的Transformer模型。

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破解「个性化学习」长尾难题,巧用神经坍缩理论 | ICML 2025

当前个性化学习方法基于数据高质量且类别平衡的假设,但现实教育数据呈不均衡分布。华东师范大学和浙江大学团队在ICML2025提出NCAL方法,将神经坍缩理论引入该领域,解决教育数据长尾分布问题。

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摩尔线程之后,又一家国产 GPU 独角兽完成上市辅导

6月23日,国产GPU龙头沐曦IPO辅导完成,将提交申报材料。其为异构计算提供全栈GPU方案,产品有曦思N、曦云C、曦彩G系列。曾与书生・浦语3.0合作,2024年交付多个算力集群。此外,国产GPU厂商纷纷IPO。

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突破通用领域推理的瓶颈!清华NLP实验室强化学习新研究RLPR

现有基于可验证奖励的强化学习(RLVR)应用范围局限,清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术,通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量,有领域无关等特点,相关代码等已开源。

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OpenAI: 构建 AI 智能体实用指南

OpenAI发布的《构建AI智能体实用指南》,阐述智能体定义、适用场景,介绍构建的核心组件、架构编排,强调安全保障,指出构建需多方要素配合,未来聚焦智能体生态系统。

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