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[Paper] 我们离真正有用的 Deep Research Agents 还有多远？
深度研究代理（DRAs）旨在通过迭代的信息检索与综合，自动生成分析师级报告。然而，大多数现有的 DRA……
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[Paper] 主体策略优化 via 指令-策略协同进化
可验证奖励的强化学习（RLVR）提升了大型语言模型（LLMs）的推理能力，使得自主代理能够……
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[Paper] AI代理框架中代理开发者实践的实证研究
大型语言模型（LLMs）的崛起引发了对代理的浓厚兴趣，导致代理框架的快速增长。代理框架是软件……
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[Paper] 从优化的视角纠正 LLM 思考
近期大型语言模型（LLMs）的进展主要得益于其新兴的推理能力，尤其是通过长链式思考（CoT）……
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[Paper] 潜在辩论：用于解释 LLM 思维的代理框架
理解大型语言模型（LLMs）的内部思考过程以及幻觉产生的原因仍然是一个关键挑战。为此，我们引入了 l...
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MIT 分支机构 Liquid AI 发布企业级小模型训练蓝图
当Liquid AI，这家由MIT计算机科学家于2023年创立的初创公司，在2025年7月推出其Liquid Foundation Models系列2 LFM2时，宣传词是str...
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OpenAI 对 Thrive Holdings 的投资是其最新的循环交易
分析师将关注 Thrive 所拥有的公司是否真的能够利用 OpenAI 的技术打造长期盈利的业务，或是结果是……
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[Paper] HERMES：面向异构应用的路由中间件用于边缘物联网系统
物联网的增长使新一代应用成为可能，将计算和智能推向网络边缘。这一趋势，如何...
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[Paper] 融合人工智能与混合整数线性规划：航空运输中的可解释基于图的实例空间分析
本文分析了人工智能 (AI) 与混合整数线性规划 (MILP) 的结合，以在...中应对复杂的优化挑战。
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[Paper] 重新审视直接编码：可学习的时间动态用于静态图像脉冲神经网络
处理缺乏固有时间动态的静态图像仍然是脉冲神经网络（SNN）的一项根本性挑战。在直接训练的SNN中，静态...
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[Paper] 当前 Symbolic Regression 的挑战：优化、选择、模型简化和基准测试
符号回归（SR）是一种回归方法，旨在发现描述变量之间关系的数学表达式，且它通常...
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[Paper] Morphling：快速、融合且灵活的大规模 GNN 训练
图神经网络（GNN）通过将不规则、受内存限制的图遍历与规则、计算密集的稠密矩阵运算相结合，提出了一个根本性的硬件挑战。