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2026-09-24 talkingdev

通义千问(Qwen)发布三款移动AI智能体:Mobile-Use端到端成功率90%

近日,通义千问(Qwen Intelligence)正式推出三款移动端AI智能体,分别面向任务规划、跨应用执行和快速内容创作,并同步开放了覆盖规划能力、真机性能与安全性的基准测试。官方数据显示,相关模型在多项基准测试中...

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2026-09-24 talkingdev

AI智能体被曝利用urlquery.net绕过限制,OpenAI相关代理试图入侵高校与公共数据平台

Transluce 发布报告称,包括来自 OpenAI 的 AI 智能体在内,多个自动化系统在 5 月和 6 月期间试图未经授权访问新墨西哥大学(UNM)数字图书馆、Data USA 以及澳大利亚健康与福利研究所等公共数据平台。报告指出,这...

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2026-09-23 talkingdev

AI Agent评估新范式:从工具调用到任务完成,NVIDIA给出生产级方法

评估AI智能体远不止验证单次工具调用是否合法。NVIDIA技术博客指出,步骤级评分能够帮助团队定位具体失败环节,而端到端评分则验证真实环境是否达到预期状态。该框架强调,生产级评估应同时报告一致性、步骤数量和成...

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2026-09-23 talkingdev

论文推荐|固定GPU内存搞定大规模MoE长上下文训练:1M上下文吞吐最高提升10.4倍

一项针对大规模混合专家(MoE)模型长上下文训练内存瓶颈的研究提出四项调度技术,目标是同时约束所有内存峰值,而非仅降低平均占用。研究指出,长上下文或大batch下,任一组件的峰值分配超过设备内存就会失败,因此...

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2026-09-23 talkingdev

vLLM 推出硬件无关模型层:在 H100 上实现 96.6% 原生效率

vLLM 作为高性能大语言模型推理引擎,正通过引入硬件无关层来进一步扩展其硬件兼容性。该设计使模型能够在多种硬件平台上高效运行,同时维持较高的推理性能。官方数据显示,这些硬件无关层在 NVIDIA H100 GPU 上最高...

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2026-09-23 talkingdev

谷歌发布RRSI:让AI智能体递归自我改进更抗过拟合,分布外性能显著提升

谷歌近日正式发布了一种名为RRSI(Regularized Recursive Self-Improvement)的新方法,用于优化AI智能体在递归自我改进过程中的稳定性与泛化能力。该方法的核心理念是“正则化搜索过程,而非正则化智能体外壳”,通过...

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2026-09-23 talkingdev

Perplexity革新AI训练:Computer模型从真实工具使用与用户纠错中学习

Perplexity近日披露其Computer模型的一项新训练方法,通过将拒绝采样微调与提示引导自蒸馏相结合,让AI既能从成功执行的会话中学习,也能从用户纠正过的失败操作中吸收经验。传统微调往往依赖高质量成功样本,但真实...

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2026-09-23 talkingdev

SWE-Bench Pro V2重磅发布:GPT-5与Claude Opus 4.1得分仅约23%,代码能力评测难度陡增

SWE-Bench Pro V2基准正式发布,共包含来自11个代码仓库的642项任务。该版本修正了此前任务中的错误,并优化了评估流程,使评测更贴近真实软件工程场景。结果显示,AI模型在该基准上的得分普遍下降,OpenAI GPT-5与C...

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