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人类打辩论不如GPT-4?!Nature子刊:900人实战演练,AI胜率64.4%,还更会说服人

瑞士洛桑联邦理工学院等机构研究人员让900名美国参与者与人类或GPT - 4就社会议题辩论。发现GPT - 4知晓对手信息时胜率64.4%,说服效果提升81.2%,低/中争议话题更易受其影响。

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当 Token 成为商品,AI 基础设施会怎么变化?

在大模型时代,智能生产和交付未实现工业化,存在性能鸿沟。九章云极提出AI工厂战略,发布Alaya NeW Cloud 3.0,将从资源计量转向智能计量,打造训练和Token工厂,提升算力到有效Token的转化效率。

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最强AI PPT Skill!小白3分钟做大片感演示稿

本文介绍了鲸格PPT Skills,它是语义驱动的静态演示系统。区别于多数AI PPT工具,它先理解内容语义再呈现,支持多格式输出,有独特架构、动效和审美规则,生成的PPT可编辑、交互性强。

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从显式CoT到隐式CoT:复旦让AI告别啰嗦,实现大模型高效沉默推理

复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术,解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督,提升性能、效率和可解释性,在多模型和任务测试中表现出色,让大模型高效沉默推理。

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2.1K星CCPM:多Agent任务,流水线一样并行Coding

CCPM基于GitHub Issues + Git worktrees,有严格五阶段流程。多agent负责同一issue不同子任务,实现任务级并行,最高提升3倍交付速度,75%降低Bug率,还能避免上下文丢失等问题,有详细工作流程和命令。

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OpenAI转向谷歌TPU:宿敌也能变朋友?

据路透社等报道,OpenAI 开始租用谷歌 AI 芯片支持产品。它本是英伟达 GPU 大买家,现面临 GPU 紧缺且想降低对微软绑定。此举或使 TPU 成替代,也提升谷歌在高端 AI 云市场话语权。

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阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%

阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。

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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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首创TTFA指标!港大团队开源FASTER,让VLA模型真正实现「即刻响应」

港大团队提出FASTER,重新审视动作分块策略的反应延迟问题,提出快速动作采样方法。它即插即用,已开源。通过Horizon - Aware Schedule等创新,降低TTFA、提高闭环频率,实验显示能显著提升VLA反应能力。

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CVPR2026 | 鬼手想点谁就点谁?LaSM让GUI智能体把注意力「收回来」

文章聚焦弹窗式环境注入攻击,指出多模态智能体易受环境干扰致目标漂移。提出 LaSM 方法,通过放缩关键层权重让智能体注意力回到任务,实验显示其提升防御效果,且对正常任务影响小。

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