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OpenAI官宣自研首颗芯片,AI界「M1时刻」九个月杀到!联手博通三年10GW

OpenAI官宣与博通合作造AI芯片,预计2029年底部署10GW算力。内部已研发18个月,首颗芯片9个月后量产。双方将垂直整合技术栈,还会用ChatGPT设计芯片,目标是实现算力充裕。

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荣登HuggingFace周榜首位, 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练!

人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注,荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法,在基准测试中,用一半工具调用预算就显著优于现有方法。

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从0开发大模型的17种Agent架构演进详细拆解

文章详细拆解从0开发大模型的17种Agent架构演进,介绍各架构解决的问题、状态、拓扑、路由、失败模式等,指出Agent架构本质是控制流设计,还给出架构选择建议及判断新架构的方法。

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Codex 的野心,MCP 和 Skill 的下一步

作者密集使用Codex App等Agent应用,发现顶尖Agent收敛到相同界面布局。Codex野心大,要处理多格式文件、支持专业工作流。MCP和Skill未解决用户二次编辑问题,插件机制或是出路,Codex已有原始插件市场。

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产品应用7

AI实践|基于 Spring AI 从0到1构建 AI Agent

本文是基于Spring AI构建AI Agent的实践分享。该项目集成RAG、Function Calling等核心能力。文章从六个核心模块剖析其架构与实现,涵盖配置、访问方式,还介绍各模块工作机制、代码及应用场景。

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Meta 放出大招:让 AI 实现自我进化,Karpathy 的 autoresearch 沦为小弟

Meta联合多机构发布论文,提出HyperAgents框架,让AI不仅改进自身,还能改进「改进自己的方法」。它打破传统AI自我改进瓶颈,在多领域测试表现出色,还自发形成记忆机制,有迁移和叠加效果。

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jina-reranker-v3刷新全球重排榜,效率狂飙4.79%

jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型,提出“最后但不晚”交互机制,解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题,架构与训练方案有创新。

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阿里开源AgentScope 1.0,多智能体从开发到部署一条龙服务

大语言模型发展下,多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架,以开发者为核心,有三层解耦架构,模块化设计,还解决安全和管理问题,在工程化特性上优势明显。

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教AI「择偶生娃」,复刻自然演化!上交校友提名最佳论文

Sakana AI受自然演化启发提出全新模型融合进化方法M2N2,引入‘择偶机制’让AI‘竞争、择偶、繁衍’。此研究获GECCO 2025最佳论文提名,M2N2表现优于其他算法,还避免‘灾难性遗忘’。

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3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化

阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。

机器之心