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本文基于多智能体React模式实践,剖析自主规划架构挑战,如工具调用延迟等。提出五大优化策略,像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等,还介绍创意加速器AI绘画创作功能,为多智能体规划模式提供借鉴。

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那个刷爆全网的提示词技巧,吴恩达刚官宣:早就过时了!重磅发布2026最新提示词大师课

吴恩达发布《2026提示词工程大师课》,指出过去流行的提示词技巧已过时。课程介绍了成为AI高阶玩家的方法,如给足上下文、引导AI给出真实反馈、用渐进式大纲写作等,还提及AI知识获取、搜索及多模态能力等内容。

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顶模 Fable 5.1发布,到底强了多少?

昨晚,Anthropic发布Fable 5.1和Mythos 5.1,这代沿用Fable 5参数,性能提升聚焦任务,还降低缓存读取价。它在游戏、视频等多个领域表现出色,与同类模型对比进步明显,虽价格贵,但能力、速度有提升。

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OpenAI总裁底牌全交了:买下地球上所有的算力

OpenAI总裁Greg Brockman接受访谈,核心观点是世界期缺算力。他指出算力需求远未释放,H100涨价凸显供应紧张,OpenAI要全买光算力、自研芯片,还谈到价格与利润、产品形态、智能体应用及医疗领域潜力等。

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DeepSeek有点含蓄了,实测V3.1有进步,编程等个别场景硬刚GPT-5

DeepSeek悄悄更新V3.1,官方仅提及上下文度拓展至128K。实测其代码能力与前端审美提升,逻辑推理也有进步,在编程等个别场景能硬刚GPT - 5,但处理复杂任务还有距离,更新不大却有进步且降价。

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首篇自进化智能体系统技术报告出炉:Token成本直降近10倍,省钱又高效!

全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳,能省近10倍Token,还能自我进化。报告深度解读设计理念,剖析自进化能力与智能体设计思路。

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中科院类脑大模型SpikingBrain,2%数据,百倍速度

中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理文本比主流Transformer模型快超百倍,训练数据仅为2%。该模型采用新架构,降低计算复杂度,还可转换现有模型,且在国产GPU完成训练。

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SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析

阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。

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56倍加速生成式策略:西交大提出EfficientFlow,迈向高效具身智能

生成式模型在机器人和具身智能领域面临训练依赖大量数据、推理慢的问题。西安交通大学团队提出EfficientFlow,融合等变建模与高效流匹配,提升数据效率,压缩推理迭代步数,在多基准实现SOTA,推理提效显著。

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扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%

论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。

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