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Prompt的尽头,居然是MBTI。

文章介绍了用MBTI人格优化大模型对话的技巧。论文《心理学增强AI智能体》证明给AI一个MBTI人格很有用,不同人格AI处理任务表现各异,还能组建性格互补的AI团队完成不同工作。

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Nvidia GPU深度解析

文章深度解析Nvidia的B30A(传闻)、HGX H20、H100、B200和B300(Ultra)五款GPU,从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异,助读者选合适GPU。

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给企业应用注入AI:架构师需关注的3大工程挑战与9种设计模式

文章指出企业常将AI引入现有应用,集成时要考虑系统风险。介绍架构师需关注的3大工程挑战及9种设计模式,含可用性、性能、安全增强相关模式,助企业让AI应用从“能用”变“好用”。

AI大模型应用实践
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人形机器人终于学会洗碗了

Figure机器人学会洗碗,用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构,无新算法和特殊工程,仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型,同一系统增数据就能学新技能。

量子位
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用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题|港科广&腾讯

港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法,将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图,框架分“判断”“规划”“执行”环节,在基准任务中表现出色,已中稿EMNLP 2025 Findings。

量子位
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从“造工具”到“用仓库”:RepoMaster,驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师!

RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库,其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架,效率高,设计科学。

AI科技评论
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谷歌大脑之父首次坦白!茶水间闲聊引爆万亿帝国,AI自我突破触及门槛

AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中,回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节,还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容,也提及未来五年规划。

新智元
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LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述

大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大,策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架,梳理LLMs推理模式,将策略选择形式化,还分析了决策因素及策略选择机制。

深度学习自然语言处理
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破局之刃已然出鞘!国产处理器选哪家?

本文精选2025年参评“芯师爷-硬核芯年度评选活动”的国产处理器产品,介绍了海光、紫光同创等企业的处理器特点及应用场景,指出国产处理器在性能逼近国际主流,未来胜负手是生态协同与场景渗透。

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“还我GPT-4o”!奥特曼强推GPT-5惹怒网友,紧急公关来了

GPT-5上线后遇冷,OpenAI直接关闭既往所有型号,让网友不满。原因是GPT-5人机感重,缺乏写作创意和情感共鸣。无奈之下,奥特曼宣布付费用户可切换回4o,同时会继续更新GPT-5。

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