难题多算、简单题秒答!同个循环决策模型:准确率直升13%
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设想一个客服系统,每秒涌进成百上千条用户请求。
AI,要下海了。
工业推荐的优化重心,已经从单一交互指标转向整体eCPM(每千次曝光收益)。
11 月 10 日,Anthropic 发布新一代模型 Fable 5.2,再次将通用大模型的物理行动能力推向新的高度。
改变 RSI 的基本演化单位,从任务转变为能力,有望从针对具体任务的局部优化,走向跨任务、跨模态的持续演化。
前不久,Anthropic 的工程团队在 11 月 6 日发了一篇文章《The components of agent memory》。里面有一个非常有意思的观察:很多被精心设计过的知识wiki或者Agent Memory准确率有时候还不如直接搜索原始文档高。但换个场景,过多的原始信息塞给模型,有时候也同样会让检索的准确率暴跌。
Scaling up 是大模型的标志,也引领了近几年语言模型技术的飞跃。然而实际上,大语言模型架构,作为其最本质的计算基础,也在近年来持续发展。
一波未平,一波又起!黄仁勋又被曝出另一段婚外情。
多模态Agent交付亮眼,连“画地为牢”梗都接住了。
AI Agent驱动的超级个体。 现在给AI 安排的工作已经可以到什么地步了? 写代码只是其中一项,让Agent全天盯着GitHub,收到用户反馈就检查代码、尝试修复问题,还有让它跟进客户,甚至每天定