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比10年专业医生准4倍!微软发布突破性医疗AI系统

微软首席执行官分享新发布的医疗AI系统MAI - DxO,它模型无关,能适配不同语言模型,模拟医生诊断流程。测试显示其准确率远超专业医生,成本大幅下降。此外还发布序贯诊断基准SDBench。

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「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了

微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。

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扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反

北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。

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文章围绕企业级Agent系统中Human-in-the-Loop(HITL)展开,介绍其必要性、常见模式,以LangGraph为框架解读关键挑战与实践,涵盖核心机制、原理解析,还阐述HITL下工具调用的两种管控模式。

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Anthropic 在 Claude 内部发现"全局工作空间",可以直接读取模型没说出口的想法

Anthropic发布研究,在Claude内部发现J - space(雅可比空间),即“全局工作空间”,它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容,还验证了其功能属性,可用于对齐审计等。

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Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验,指出软件工程瓶颈转移,需重构流程,介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容,还提及组织形态、指标及未解决的问题。

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当前企业AI落地瓶颈在数据质量,Reducto聚焦数据准确性,以文档解析API提供Agentic OCR能力。它获多轮融资,估值达6亿美元,但面临多模态模型竞争及定价等问题,其未来走向待察。

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Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了

AI时代搜索与传统搜索大不同,人类搜索是静态检索,AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商,分享了为Agent提供搜索服务的经验,包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。

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清华上交满分论文证明:强化学习并不能让大模型更会思考!

清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR,发现强化学习不能让大模型更会思考,推理能力上限仍由基础模型决定。

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3000万融资,20%付费转化,语音输入工具Wispr Flow如何精准找到PMF?

语音输入工具Wispr Flow获3000万美元融资,近20%用户付费。此前它经历转型,砍掉无消费级市场的硬件产品、大规模裁员,聚焦用户需求找到PMF。创始人复盘转型历程,分享四点关键心得。

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