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[Paper] GraphBench: 下一代图学习基准测试
图上的机器学习最近在多个领域取得了显著的进展，包括分子属性预测和芯片设计。然而，基准…
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Anthropic 与 OpenAI 的红队方法揭示了企业 AI 的不同安全优先级
模型提供商希望证明其模型的安全性和鲁棒性，在每次新发布时发布系统卡并进行红队演练。但 i...
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理解 Agents、Tools 和 Workflows：我的密集学习体验
为什么我加入了 Intensive 我一直把 AI 视为非常庞大且复杂的东西，认为只有专家才能理解它。当我读到这个项目时……
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[Paper] 通过分步和回滚支持的操作编排实现复杂文档工作流自动化
工作流自动化有望在日常文档相关任务中实现显著的生产力提升。虽然之前的 agentic 系统能够执行孤立的指令，t...
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[Paper] MD‑SNN：面向量化脉冲神经网络的膜电位感知蒸馏
Spiking Neural Networks (SNNs) 由于其稀疏二进制激活，提供了一种有前景且节能的传统神经网络替代方案。How...
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[Paper] TaskEval：用于 Foundation-Model 任务的合成评估
Hallucinations 是在创建依赖 Foundation models (FMs) 的应用时的关键关注点。了解这些细微失效在何处以及如何发生是……
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我在 Kaggle AI Agents Intensive 的五天旅程——我的收获与构建
为什么我加入了强化课程 我想了解现代 AI 系统是如何运作的——尤其是能够：- 执行动作 - 理解指令 - 与…进行交互的代理
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学习感悟：5 天 AI Agents 密集课程（Google 与 Kaggle）
关键要点：对我而言，一个重要的洞察是认识到 AI agents 与传统聊天机器人有何不同。它们不是等待提示并作出回应，而是...
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我的学习反思 – AI Agents 密集
这是对 Google AI Agents Writing Challenge https://dev.to/challenges/googlekagglechallenge 的提交：学习反思 AI Agents Intensive 已经……
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使用 ADK 构建多智能体文档智能系统：我最具变革性的 AI 之旅
Kaggle AI Agents Intensive 对我来说不仅是一个学习项目——它是我真正理解何为智能工程的时刻。我加入了…
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速度 vs. 质量：深入探讨前10名 AI 文章写手及其最佳功能
!AI 写作工具概览https://media2.dev.to/dynamic/image/width=800%2Cheight=%2Cfit=scale-down%2Cgravity=auto%2Cformat=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-uploads.s3....
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[Paper] 无需运行的计数：评估 LLM 对代码复杂度的推理
现代 GPU 软件栈要求开发者在实际启动 kernel 之前就能预判性能瓶颈；误判 floating-point 工作负载会导致……