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Thinking Machines又发高质量博客:力推LoRA,不输全量微调

Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近,大数据量稍吃力,强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。

机器之心
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张小珺采访了Kimi杨植麟,Agent泛化的临界点来了。

张小珺采访Kimi杨植麟,杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈,应提升Token效率;Adam与Muon对比,Muon学习效率高;模型公司下场做一方Agent产品,垂直整合模式上限高;还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。

探索AGI
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LLM提示三剑客:解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率?

LLM提示分思维链(CoT)、ReAct和声明式自我提示(DSP)三类。CoT鼓励模型推理,适合多步骤复杂问题;ReAct结合推理与动作,是代理基础;DSP让模型声明计划,用于模块化任务。还给出使用场景与对比

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新模型亦是新 Agent,Kimi-Researcher 超大量一手实测!

2025 年被称为“Agent 元年”,月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher,其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测,与 OpenAI 等对比,并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。

特工宇宙
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员工每天花1000美元也要用ClaudeCode!创始人:太贵了,大公司专属,但它比 Cursor 猛!

Claude Code处理大型代码库能力强,但价格贵,有用户称能力超Cursor。其创始人分享设计理念、使用方法等,还提到它基于Claude 4系列模型有新变化,可在GitHub等场景用,未来会拓展工具协同和小任务处理。

AI前线
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4个文件,1个超级目标,我用Trae搭建了一个不会"失忆"的AI分身,还免费

AI产品黄叔分享用字节AI IDE Trae搭建AI分身的经验。他指出原用的Monica有价格高、记忆受限等局限,新系统含个人档案等四模块,由智能体串起,能自动同步,体验更好,还适合PDCA循环助力自我提升。

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都标5美元,账单差三成!OpenAI高管:token从来没法直接比价

OpenAI Codex负责人Tibo指出,不同模型对同一段文字切分的token数不同,即便单token价格相同,最终账单也可能差异很大。他还提到,token无统一计量标准,跨厂商和新旧模型计数都难通用,真正重要的是每次成功结果的成本。

新智元
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实证研究:AI杀猪盘比人类更强,已上岗缅甸

最近一项研究显示,在杀猪盘情感博弈中,AI比人类骗子更有耐心,更易赢信任。研究人员做了AI与人类诈骗对比实验,结果显示大家更相信AI。如今AI已进入诈骗园区,虽未全面替代人类,但诈骗或更隐蔽高效。

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哈?Q1狂烧250亿!OpenAI财报泄露全网炸锅

最新泄露财报显示,2025年OpenAI收入130.7亿美元,支出340亿,亏损385亿。今年Q1收入57亿美元,却烧掉37亿。虽账上现金充裕,但后续烧钱预计递增。与Anthropic对比,财务状况差异大。不过亏损不绝对影响其IPO。

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AI Agent 记忆系统:从短期到长期的技术架构与实践

随着 AI Agent 应用发展,记忆系统成为构建实用 AI Agent 系统的关键技术。文章介绍了记忆基础概念、Agent 框架集成记忆系统的架构,阐述了短期记忆的上下文工程策略和长期记忆技术架构及集成,还分析了行业趋势与产品对比

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