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算法论文8

LinearRAG:一种免关系提取的高效 GraphRAG 图构建方法

研究指出 GraphRAG 模型在实际应用中表现常不如朴素 RAG 方法,原因是自动构建的知识图谱质量不佳。为此提出 LinearRAG 框架,有三大核心创新,在四大基准数据集上全面超越现有方法,代码和数据已开源。

深度学习自然语言处理
算法论文8

给定"标价"的 LLM 智能体,能规划出"最优"路径吗?

在LLM智能体多轮工具使用中,评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准,围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板,并分析失效根源,还指出下一代智能体演进方向。

深度学习自然语言处理
开源动态8

预训练就学会思考!字节、北大等用14亿参数,撬动百亿模型推理能力

字节、北大等联合发布Ouro模型,用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考,通过三大创新构建推理能力,在基准测试中表现优异,实现参数效率提升,是潜在推理范式的胜利。

AIGC开放社区
开源动态7

用于评估AI Web渗透测试能力的工具:XBow Bechmark,比靶机更好

文章介绍了用于评估AI Web渗透测试能力的XBow Benchmark,它已在github开源。该基准含104个Web安全挑战,涵盖多种漏洞,设计确保可重复性和状态持久性,其评估能力获广泛认可,还介绍了开源内容等。

AI与安全
算法论文7

ICLR 2026惊现SAM 3,分割一切的下一步:让模型理解「概念」

9月12日,匿名论文‘SAM 3: SEGMENT ANYTHING WITH CONCEPTS’登陆ICLR 2026,外界猜测出自Meta。SAM 3定义了可提示概念分割任务,性能比之前系统提升至少2倍,在多基准测试获SOTA成绩,但也有人质疑是旧概念包装。

机器之心
开源动态8

EMNLP 2025 | CARE:无需外部工具,让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真

MetaGPT等机构团队发布CARE框架,可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合,已全面开源。它提出原生检索增强推理范式,采用两阶段训练策略,在问答基准实验中表现出色,为解决模型问题提供新路径。

机器之心
算法论文8

破解「长程智能体」RL训练难题,腾讯提出RLVMR框架,让7B模型「思考」比肩GPT-4o

腾讯混元AI数字人团队提出RLVMR框架,将‘元认知’理论引入RL,通过奖励‘好的思考过程’解决长程任务中智能体的低效探索与泛化难题,经其训练的7B模型表现出色。

机器之心
推荐文章8

Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%

随着GPT - 4等大语言模型兴起,LLM用于推荐系统遇瓶颈,当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’,用7B模型实现推荐系统升级,使广告收入暴涨4.1%。

CourseAI
新闻资讯7

Grok 4刷新ARC-AGI-2纪录:15.9%碾压所有公开模型,我们离AGI还有多远?

xAI的Grok 4在ARC-AGI-2测试中获15.9%,成全球最强公开AI模型。ARC Prize主席还原测试过程,虽成绩亮眼,但网友有质疑,且离人类表现差距大。Grok 4在多基准测试领先,定价便宜。

AGI Hunt
算法论文8

颠覆搜索引擎,下一代Agentic Deep Research!12家顶尖学术机构联手提出

在信息获取方式变革背景下,12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research,它由大模型驱动,可自动规划检索路径等,或颠覆传统搜索范式,且有基准成绩和TTS Law支撑,开源生态也在聚焦。

新智元