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伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench!用Scaling RL打造,配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世,基于Qwen3 - 32B,仅用强化学习训练,以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境,用改良GRPO++算法,还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
天玑9500s正式登场!扩图消除本地跑,《原神》极高画质满帧运行
联发科技发布次旗舰新品天玑9500s,搭载旗舰机NPU,可流畅运行复杂端侧生成式AI模型,还采用3nm制程等,让《原神》极高画质满帧。此外,还推出天玑8500,Redmi Turbo 5 Max将首发天玑9500s。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
“美国大豆包”Gemini翻身:输出速度碾压同行、智能水平重回第一梯队
过去 Gemini 被吐槽,如今 Google 推出 Gemini 3.8 Flash,六周内第三款 Flash、四个月内第四次更新。新模型成绩佳,输出快,成本低,智能体评测进步大,从经济型选项成生产主力,但实际表现待检验。
Anthropic开源认知对齐MSM
大模型对齐、安全问题是行业大事,Anthropic开源的MSM对齐方法,能将Qwen3 - 32B的agent错位率大幅降低。它先给模型讲规则逻辑再微调,控制精度高,还研究了最佳实践,将改变大模型对齐流程。
里程碑!Artificial Analysis:Mac能跑的两款开源模型正式追上GPT-5
据Artificial Analysis报告,32B以下开源模型比肩GPT - 5。Qwen3.5 27B、Gemma 4 31B分别与GPT - 5中杯、小杯智能水平相当,虽知识全面性落后,但智能体表现和批判性推理进步大,硬件门槛低。
24张图,从GPT-2到gpt-oss,看OpenAI开源模型技术演进
2025年8月OpenAI释出gpt-oss-20b与gpt-oss-120b两个开源权重模型。文章梳理了从GPT - 2到gpt - oss的技术演进,拆解关键创新点,对比了与Qwen3的差异,介绍训练推理细节、实测体验及与GPT - 5跑分对比情况。
Claude不到4%,全军覆没!一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想
新智元报道,UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷,用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示,Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%,多数模型全军覆没,暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。
手机跑推理模型:Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型,仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练,性能提升明显,多数性能基准超Qwen3 - 1.7B,在多平台表现佳,还支持主流推理框架。
AutoResearch-LLM:让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架,还分享踩坑经验。思路方法与平台无关,可类比到外部环境,适合关注 AI Coding 等的同学。