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挑战ReAct!MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚,提出ReCode新范式。它统一规划与执行,能在不同粒度间自由切换,实验显示其性能、成本和训练效率均有提升,引发广泛关注。
AAAI|东方理工陈云天等:教会视频扩散模型“理解科学现象”,从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架,方法分三步,在流体和台风数据实验中表现超主流方法,展示生成式AI在科学建模的探索。
告别「一条路走到黑」:通过自我纠错,打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生,但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架,引入动态自我修正机制,还构建 FictionalHot 数据集评估,实验效果良好。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型,扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛,或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文,提出高效解码策略与强化学习训练组合,解决MDLM解码和训练问题,提升推理性能与效率。
世界模型==VQA?机器人不用想象画面,预测语义就够了
华盛顿大学、索尼AI研究者在新论文中质疑机器人世界模型是否需想象精确未来画面。指出多数模型还原画面不适合决策,提出语义世界模型SWM,能预测未来语义信息,实验效果良好。
蚂蚁dInfer框架,让扩散大语言模型推理速度再飙10倍,相同模型性能下超越自回归模型
蚂蚁开源dInfer框架,联合名校发论文阐述实现细节。它解决扩散模型推理难题,提出创新算法和系统优化策略,实验显示其推理速度远超Fast - dLLM和自回归模型标杆vLLM,代码已开源。
制造企业如何实现 AI 产品经理“能力复制”?|极客时间 AI 人才培养实践
在数智化转型中,企业开展AI培训却难转化业务价值。极客时间与制造企业合作,用“线上+线下+实战”的OMO训练营,实现AI产品经理“能力复制”,成果获认可,模式可复制。
谁说Scaling Law到头了?新研究:每一步的微小提升会带来指数级增长
很多人质疑扩大计算规模训练模型的做法,因Scaling Law面临收益递减。但新研究发现,模型单步准确率的微小提升能使完成任务长度指数级增长,还探讨了长程执行能力的衡量及影响因素。
综述 | Agentic RL for LLM的最新进展与未来挑战,idea满满
该综述对新兴的Agentic RL进行系统性总结与展望,介绍其与传统LLM - RL区别,从核心能力和任务视角阐述其应用,梳理支撑系统,指出核心挑战与未来方向,展示通向通用AI的希望之路。
一句话搞定多任务出行,高德用空间智能重新定义地图
高德地图推出业内首个专精“出行与生活”的智能体“小高老师”,依托时空感知多智能体协作系统ST - MAC,可满足复杂出行与生活需求。它重新定义地图,将出行与生活服务融合,引领行业体验深度竞争。