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如何让AI写出高质量的数据分析报告?DataV-Note的评估体系揭秘

本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开,指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准,采用纵向和横向评估方式,还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。

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10%训练数据超越100%表现,机器人学习领域迎来重要突破

密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架,能从人类视频提取语义动作流,提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中,用 10% 训练数据超越 100% 数据方法,有技术优势也存在局限。

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CAI+DeepSeek渗透测试情况及扩展分析

文章对CAI+DeepSeek进行渗透测试。介绍CAI安装,在kali按Ubuntu指令装,使用界面友好。测试中CAI执行指令彻底灵活,扫描分析到位。还提及CAI多种能力,称其作为开源框架全面细致,值得研究。

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2026年,前端、后端、客户端程序员的职业生涯,该推倒重来了

文章指出AI重塑软件行业价值链,多数程序员工作集中在易被AI替代的实现层和维护层。前端、后端、客户端面临不同冲击及转型路径,还给出转型框架和建议,提醒程序员主动转型。

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博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design

杨奥博博士毕业于香港科大,长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架,贯通关键环节,形成一体化方法体系,有多项创新成果。

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社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”:Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式

大模型在企业落地时存在“过度反思”问题,浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO,前者奖励“思考过程”,后者优化训练框架,实现推理效率提升,适用于企业场景。

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AgentScope x RocketMQ:打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座

文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型,能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例,剖析智能体通信实践与技术实现,还给出构建多智能体应用的实战方案。

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一举击败Claude Code!微软提出代码生成黑科技:一键直出36K行代码

现有方法依赖自然语言规划生成仓库易失效,微软提出Repository Planning Graph (RPG),以图谱替代文字规划。基于此的ZeroRepo框架能让仓库生成可控、可扩、可验证,在新基准RepoCraft上表现远超Claude Code。

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从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述

过去LLM训练多依赖PBRFT范式,但局限明显。2025年初起,Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向,覆盖500+研究,构建理论框架,讨论未来挑战,助LLM从「会说」迈向「会做」。

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GPT-5来了,全面第一,但不是AGI

2025年8月7日OpenAI推出GPT-5。它是统一系统,在多评测中领先,性能远超前代和竞品,价格便宜。但也有图示bug,马斯克称Grok 4在ARC - AGI上击败它,部分网友失望催GPT - 6。

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