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“Claude Skills很棒,可能比 MCP 更重要”
10月17日,Anthropic发布Claude Skills,是助其模型获新功能的模式。Claude用Skills可改进执行特定任务方式,且只在相关时调用。它易共享,可能比MCP更重要,实现依赖编码环境。
一夜之间,Claude Code删掉了80%系统提示词
本周五,Anthropic 技术团队成员 Thariq Shihipar 介绍新一代大语言模型工程趋势变化。Anthropic 发现旧提示词工程范式在新一代强推理模型发布后或过时,新的 Claude.md 应精简,大砍系统提示词后可把特定任务上下文交给 Skill。
关于 Multi-Agent 到底该不该做,Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验,指出适合特定任务;Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
GPT-5编程测评大反转!表面不及格,实际63.1%的任务没交卷,全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中,‘御三家’表面解决率低。深入看,GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂,能真实考验模型能力,当前模型解决商业问题能力有限。
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型,通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块,解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题,提升分割精度,降低训练成本。
清华-腾讯联手:音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型,目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点,通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
谷歌助力神经科学飞跃,破解斑马鱼全脑活动密码
谷歌等机构科学家联合发布开创性研究成果ZAPBench,这是预测斑马鱼全脑活动的基准测试平台。它含超70000个神经元4D光片显微镜记录,设计多种刺激条件采集数据,有特定基准测试任务和评估指标。
首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境,ScienceBoard来了
ScienceBoard是首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境。它集成多领域科研软件,构建科研任务集合,评估智能体在科学任务上的表现,发现现有模型在科研工作流中远未成熟。