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开源动态7

卷疯了!这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars,还要“消灭”Prompt?

随着大模型能力突破,Agent 从概念走向应用,各类框架不断涌现。清华系团队发布开源框架 Cooragent,获 1.9k stars。创始人王政分享 Agent 发展洞察,指出大模型能力提升推动 Agent 商业化,还探讨 MCP、框架等多方面问题。

AI前线
新闻资讯7

快问快答|AI都会写代码了,还要不要报考计算机专业?!

在AI大模型能写代码的背景下,InfoQ采访王昊奋、谭晓生、邹欣,探讨高考是否报考计算机专业。他们就专业前景、核心价值转变、核心能力等发表看法,还提及课程调整和其他专业选择。6月30日直播将深入探讨。

InfoQ
算法论文8

想知道你的LLM API被过度收费了吗?隐藏的Tokens终于可以被审计了

马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务(COLS),定义其风险,提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn,能高效识别token数量膨胀,有可定制性且审计开销低,为构建信任提供技术支撑。

机器之心
新闻资讯8

谢赛宁开炮,现场打脸CVPR评审!Sora开山之作DiT被拒,怒斥AI学术圈畸形

在CVPR 2025上获年轻研究者奖的谢赛宁批判AI学术界畸形,回顾DiT、SiT论文被拒却成Sora等奠基成果的经历。他借“无限游戏”与“有限游戏”概念谈AI研究,指出应坚持“无限游戏”,打破当前困境。

新智元
推荐文章8

对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑:Multi Agent 天然适合形式化数学 |Best Minds

文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法,Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等,指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。

海外独角兽
推荐文章7

深度学习中Batch Size对训练过程如何影响?

文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响,探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题,还通过MNIST实验,从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。

海边的拾遗者
算法论文7

Theory of Agent:构造知行合一的智能体

当前AI(如ChatGPT)存在行为随机性、效率黑洞等问题,论文指出AI缺乏认知地基,需明确认知框架。还提出革命性等式“推理 = 行动”,分析了知识与决策边界,给出最优行为四象限,介绍落地路径和未来发展方向。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

AI七个月突破数学家“围剿”反超人类!14位数学家深挖原始推理token:不靠死记硬背靠直觉

大模型o3 - mini - high在7个月内,于FrontierMath基准测试中,答题得分从2%提升到22%,超人类团队平均水平。数学家分析其推理记录,发现它靠直觉而非死记硬背解题,但也存在缺乏创造力等局限。

量子位
新闻资讯7

告别 CVE?欧洲漏洞数据库 EUVD 正式上线

欧盟网络安全局推出欧洲漏洞数据库(EUVD)测试版,与CVE并行独立运作,旨在提升欧盟内部漏洞处理协调性与透明度。CVE虽为国际标准,但美国政治动向引发其稳定性担忧,EUVD可作备用且有增强功能。

InfoQ
推荐文章8

Databricks × Snowflake 纷纷下注,PostgreSQL 成 AI 时代数据库标准?

文章结合作者对数据基础设施的实践与反思,探讨生成式AI时代数据系统的挑战与机遇。介绍数据基础设施新趋势,分析Neon、Supabase等公司受关注原因,指出PostgreSQL成行业标准,还提出Data Warebase概念及优势和应用场景。

InfoQ