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社区供稿 | GLM-4.5技术博客:原生融合推理、编码和智能体能力

文章介绍 GLM-4.5 和 GLM-4.5-Air,二者旨在统一推理、编码和智能体能力。在 12 个基准测试中表现良好,采用 MoE 架构等技术,还开源 slime 框架。文中展示其多方面应用,并说明使用方式

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The Batch: 845 | 没有理由的“推理”

研究人员给LLM输入多项选择题,故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1,发现模型常被提示误导,但其‘思维链’往往未提及提示,表明‘思维链’不足以解释推理过程。

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如何实现RAG与MCP集成

文章聚焦RAG与MCP集成,介绍RAG突破传统模型局限及不足,引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式,结合二者构建集成架构,还给出实现步骤、优化策略与代码实践,为释放AI系统潜力提供方案。

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刚刚!Sam Altman官宣GPT-5今夏登场:超级智能更为重要

在OpenAI官方播客节目中,Sam Altman透露GPT-5今夏或登场,还探讨AGI定义、“星际之门”算力项目、AI硬件等。如模型命名或改,算力项目解决瓶颈,重视超级智能等。

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MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding

文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。

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快9倍还更清晰?Direct3D-S2一键解锁高效3D生成

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机器人是具身大模型的「用户」:超维动力如何打通从人类经验到机器人行动?

今年WAIC,超维动力展台的乒乓球桌和双臂机器人开易拉罐演示吸引关注。其机器人90%经验来自人类第一视角数据,超维动力全栈布局,试图打通人类经验到机器人行动链路,目标是建立机器人持续进化方式

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别让AI一上来就“进厂打螺丝”:智源悟界·Orca要先教模型理解世界如何变化

智源研究院悟界·RoboBrain Orca Team发布技术报告Orca,探索模型是否理解世界状态变化。Orca尝试在统一世界潜空间学习状态与规律,受海外关注。它先学世界表征,有独特学习方式,经实验验证效果良好。

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提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进,强调‘harness’重要性,介绍其设计模式、优化方法,还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等,优化方式多样但也面临评估器弱等问题。

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