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你那上万行Agent代码都是垃圾!Browser Use作者骑脸输出,开源了Manus级内核。
Browser Use作者Gregor Zunic称上万行Agent代码是垃圾,提前开源驱动BU.app的Agent内核。其核心仅一个for循环,理念是价值在模型非代码,还介绍三大支柱,使用方便,项目大道至简。
微软发布GUI Agent新范式!告别传统方式,小参数少数据,7B吊打72B模型
微软发布GUI Agent新范式GUI - Actor,告别传统Agent定位死板、缺乏空间感和兼容性差等问题。它用无坐标交互技术,在测试中表现优异,省数据算力,未来在多领域有应用潜力。
Hermes Agent 技术深度拆解:36000 Star 背后的架构设计,以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star,解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化,支持 200+ 模型,还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新,文章还给出使用建议和对比。
这可能是,全球最强开源Agent模型,走了一条反Scaling Law的全新范式!
MiroThinker v1.5开源,其30B小模型在Agent benchmark上击败万亿参数的Kimi K2T。它以交互深度为新Scaling维度,训练有严格时间管控,实测表现超Search Agent,“小模型+强交互”或成新方向。
2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开,介绍多模态大模型探索研究,涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
NeurIPS25高分论文|以判别式监督学习强化推理LLM,解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中,分析GRPO优化目标,发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系,提出DisCO框架强化大型推理模型,其优势显著,实验表现优于GRPO及其变体。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」,聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉,CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司,切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色,而机器人缺乏因果推理能力,原识之智项目已获顺为资本早期投资。
打破 AI 辅助开发碎片化困境,阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践
文章围绕阿里巴巴 R2C Agent 的 AI 编程实践展开。指出当前 AI 辅助开发存在与生产链路结合难、协作碎片化等问题,介绍了 R2C Agent 如何驱动研发链路,阐述其框架、实施情况及未来提升 AI 渗透率的目标。
多轮Agent蒸馏终于不翻车!港中文x通义新方法成功率暴涨18点,训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法,解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动,提升了模型成功率,压缩行动步数,还减少训练时间,未来或成训练长程Agent标配。
上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF:利用「验证非对称性」,只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究,提出RRVF框架,利用「验证非对称性」,仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统,通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型,实验显示效果佳,证明验证法则力量。