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Anthropic发关于AI Agents博客,围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源,有Context Rot现象,介绍了上下文工程概念、构成,还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。

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关于Pingpong和Cooperative的一些感性理解

作者团队在SGLang支持Hopper架构相关GEMM,经分析发现多数场景Pingpong调度策略性能优于Cooperative,K维度小的场景DeepGEMM性能优于CUTLASS。本文重点介绍Pingpong性能优势及Cooperative无法Overlap Epilogue的原因。

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VLA动作预测必须经过LLM吗?TurboVLA仅0.2B参数,RTX 4090上跑出32Hz在线动作预测

近年来,VLA模型成通用机器人控制重要路线,但模型大、动作更新慢的矛盾凸显。华中科技大学联合华为提出TurboVLA,绕开大语言模型,形成V+L→A路径,降低成本,保持操作能力。

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Clawdbot 教程 02:如何集成飞书,完全国产化!

2026.2.2 Clawdbot更新支持飞书集成插件,可用国产模型连接飞书。文章详细介绍集成步骤,包括在飞书创建机器人、配置权限等,也指出如zod依赖缺失等坑及解决办法。

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吴恩达:图灵测试不够用了,我会设计一个AGI专用版

AI大神吴恩达2026年要做新的图灵-AGI测试,弥补AGI定义无统一标准、现有基准测试易误导大众的空白。该测试聚焦AGI经济性和实际产出,能更好衡量AI通用能力。

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OpenAI和Anthropic罕见互评模型:Claude幻觉明显要低

OpenAI和Anthropic罕见合作,互相授予API权限评估模型安全与对齐情况并发布报告。双方派出多模型参与,从指令层次、越狱、幻觉、欺骗策略等方面评测,呈现各模型优缺点。

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“烧掉94亿个OpenAI Token后,这些经验帮我们省了43%的成本!”

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医疗AI迎来大考!南洋理工发布首个LLM电子病历处理评测 | AAAI'26

南洋理工大学研究人员构建EHRStruct基准,涵盖11项核心任务、2200个样本,用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。研究发现通用大模型优于医学专用模型,提出的EHRMaster框架与Gemini联合后性能超现有模型。

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OpenAI自曝:AI推理砸钱越多,碾压人类越狠!

OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式,指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好,如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响,称其重塑企业格局。

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我收到了「GPT Agent操作的」第一封来自AI的邮件,这是第一个超级智能Agent。

作者实测GPT Agent,用PPT实测和与Manus对比等方式展示其强大。指出AI功能强弱要实测,GPT Agent像人一样操作页面、解决问题,是最强通用Agent,呼吁大家实测,不要盲目拉踩。

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