Code for Life, AI for Future
本文字数:约 3600 字,预计阅读时间:15 分钟重点新闻YC最新断言:AI代理时代,创业者要做智能体想要的东西,而不是人想要的Y Combinator(YC)认为AGI(通用人工智能)时刻已经临近,它正以群体智能的形式爆发。YC的创始人Sam Altman最近在一次演讲中表示,未来的创业者需要重新思考他们的产品和服务的定位。过去的创业项目通常关注人类的需求,但在AI代理时代,创业者需要考虑的是智能体的需求,这将是一个全新的挑战和机遇。在这个新阶段,智能体不仅仅是执行人类指令的工具,它们将拥有自己的需求和目标。这意味着创业者需要设计出可以满足这些智能体需求的产品和服务。比如,智能体可能需要更多的数据来提升自己的能力,或者需要与其他智能体进行交互以实现更复杂的目标。这一断言对AI领域有着深远的影响。它不仅改变了创业者对市场需求的理解,也为AI技术的发展指明了新的方向。未来,如何与智能体进行有效合作,成为创业成功的关键之一。此外,这也意味着AI在各个领域的应用将更加深入,涉及的范围也将更加广泛。总之,YC的这一断言为AI创业者提供了一个全新的视角,激励他们思考如何在智能体主导的时代创造价
本文字数:约 3700 字,预计阅读时间:15 分钟重点新闻ICLR 2026|把LLM Embedding Model算力瓶颈,从Query侧彻底移走,LightRetriever来了在2026年的ICLR会议上,一篇关于LLM Embedding Model的研究引起了广泛关注。这项研究提出了一个新的模型框架——LightRetriever,旨在解决大语言模型在查询侧的算力瓶颈问题。在传统的LLM应用中,查询侧的计算资源消耗往往非常大,限制了系统的实时性和可扩展性。LightRetriever通过引入轻量级的检索机制,将计算复杂度从查询侧转移到了数据侧,从而有效降低了查询侧的计算负担。此外,LightRetriever还采用了高效的索引技术,进一步提升了查询速度和精度。这一创新不仅提升了大语言模型的应用效率,也为未来AI系统的优化提供了新的思路和方法。TMLR 2026 | 首篇多模态长上下文Token压缩综述:浙大、西湖大学等全面解析MLLM效率瓶颈近日,TMLR 2026发表了首篇关于多模态长上下文Token压缩的综述论文,该论文由浙江大学、西湖大学等研究机构合作完成。在多模态
本文字数:约 3500 字,预计阅读时间:15 分钟ICLR 2026 | 北航开源Code2Bench:双扩展动态评测,代码大模型告别躺平刷分北京航空航天大学的研究团队开源了Code2Bench,这是一款针对代码大模型的评测工具,通过双扩展动态评测机制,旨在评估代码生成模型的性能。传统的代码评测方法存在诸多局限,包括依赖预设测试用例和静态评估指标,这导致模型在实际应用中可能表现不佳。Code2Bench通过引入动态生成测试用例和扩展评测指标,能够更全面地评估代码生成模型的能力。Code2Bench的双扩展动态评测机制包括两个主要方面:测试用例的动态生成和评测指标的多维度扩展。动态生成测试用例可以模拟实际开发中的不确定性,评测指标的扩展则能够全面考察模型的代码质量、可读性、效率等多个维度。这一工具的发布,不仅为代码生成模型的评测提供了新的方法,也为相关领域的研究者提供了重要的参考和工具支持,有望推动代码大模型技术的发展和应用。不卷视频卷「造人」?Pika推出AI Selves,让你亲手「养大」数字分身Pika公司近日推出了AI Selves,一种能够帮助用户创建和培养数字分身的技术平台
本文字数:约 5527 字,预计阅读时间:18 分钟重点新闻众智FlagOS适配千问Qwen3.5 397B MoE模型多芯版统一发布,下载可用近日,众智科技发布了其操作系统FlagOS的最新版本,并宣布该版本已经适配了千问Qwen3.5 397B MoE模型的多芯版。这是FlagOS与千问Qwen3.5模型首次实现深度集成,标志着AI技术在操作系统层面的进一步融合。本次发布的FlagOS版本不仅支持传统的单芯运行模式,还特别针对多芯设备进行了优化,能够在多个CPU核心上高效运行,提高系统整体的性能和稳定性。此外,FlagOS还通过了严格的测试,确保与千问Qwen3.5模型的兼容性,为用户带来更加流畅和稳定的操作体验。千问Qwen3.5 397B MoE模型是当前较为先进的语言模型之一,拥有强大的自然语言处理能力。通过与FlagOS的集成,用户可以享受到更加智能的操作系统体验,例如自然语言指令输入、智能搜索和推荐等功能。这种集成不仅提升了用户使用操作系统的便利性,也为AI技术在操作系统层面的应用开辟了新的道路。众智科技表示,FlagOS适配千问Qwen3.5模型的多芯版是公司持续推动A
本文字数:约 3500 字,预计阅读时间:15 分钟重点新闻Nature 重磅:上海交大人工智能学院×新华医院「梦之队」,如何用 AI 智能体终结罕见病确诊的「百年孤独」?上海交通大学人工智能学院与新华医院合作,开发了一种名为「梦之队」的AI智能体,用于罕见病的确诊。这种AI系统通过深度学习和自然语言处理技术,能够从大量医学文献和临床数据中提取关键信息,辅助医生快速、准确地诊断罕见病。这一技术不仅大幅缩短了罕见病的确诊时间,还显著提高了诊断的准确率,为患者提供了更及时的治疗方案。此外,「梦之队」还能够通过持续学习不断优化自身的诊断能力,进一步推动罕见病诊疗技术的发展。这项成果在《Nature》上发表,标志着AI技术在医疗健康领域的应用达到了新的高度。让AI智能体「记住」失败经验:微软提出Re-TRAC框架,4B性能SOTA,30B超越358B微软在AI智能体领域取得了重大突破,推出了Re-TRAC框架。该框架使AI智能体能够记住失败的经验,并从中学习,从而避免重复相同的错误。Re-TRAC框架基于先进的深度强化学习算法,通过强化学习机制让AI智能体在多次任务尝试中不断优化其策略。具体而
康叔的AI全栈工坊