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算法论文7

The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”

通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手,但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法,定义 assistant axis 纠正偏离,测试显示该方法有效且不降低模型表现。

DeeplearningAI
产品应用8

PolarDB Supabase 助力 Qoder、Cursor、Bolt.diy 完成 VibeCoding 最后一公里

Vibecoding是开发者追寻的理想境界,但常被各种‘摩擦力’打断。PolarDB Supabase提供‘零摩擦’后端基础,通过MCP Server填平前后端断层,还能与Qoder、bolt.diy集成,提升开发效率,文末介绍其构建图数据分析应用方案。

阿里云开发者
新闻资讯7

【独家】对话汤元科技任冬淳:物理AI的瓶颈,在于训练体系|甲子光年

对话汤元科技任冬淳,探讨物理AI瓶颈。他认为物理AI瓶颈在训练体系,要满足数据结构质量、训练验证闭环、数据规模效率三要求。汤元构建训练底座,为具身智能和智驾提供服务,具身智能是未来重心。

甲子光年
算法论文8

年前看到最有深度的AI下半场Agents记忆机制综述

本文是一篇83页的基础智能体记忆机制综述,由27家机构联合发表。提出AI研究范式转变,记忆是填补理想与现实差距的关键。构建三维统一分类框架,介绍记忆操作、学习策略、评估体系、应用场景及未来方向。

PaperAgent
开源动态7

Mem0,用LLM给智能体解决记忆问题,开源

大模型训练后知识和记忆不再增加,智能体记忆能力发展不理想。国外Mem0针对AI记忆技术发表论文并开源,提出Mem0和Mem0g两种方案,在不同场景表现出色,已获多应用,还提供SaaS服务。

AI与安全
新闻资讯8

芯片团队规模近3000人!小米扩张自研芯片版图

8月24日小米举行玄戒芯片技术沟通会,公布三颗自研芯片:AI旗舰SoC玄戒O3、端侧AI加速芯片玄戒O100、智驾高算力AI芯片玄戒D100。小米重启大芯片研发五年多,投入超210亿,芯片团队近3000人。

芯师爷
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