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频繁开启新会话会导致提示缓存失效并触发全价重建,保持活跃会话反而更节省Token。 任务未切换且缓存未过期时应继续当前会话,任务变更或闲置超1小时再果断开新会话。 日常开发慎用1M上下文窗口,建议配置自动压缩阈值至20万Token以控制成本并维持性能。

入选理由:频繁开启新会话会导致提示缓存失效并触发全价重建,保持活跃会话反而更节省Token。

精选文章#Claude Code#AI编程工具#提示缓存#Token优化#大模型应用中文
ADeLe: Predicting and explaining AI performance across tasks

ADeLe: Predicting and explaining AI performance across tasks

Microsoft Research Blog1198 字 (约 5 分钟)
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微软研究院联合高校提出ADeLe评估框架,通过18项核心能力维度对大模型与任务进行双向量化评分。该方法能构建模型能力画像,以约88%的准确率预测未知任务表现,并精准定位模型失败原因,有效弥补传统基准测试缺乏解释性与预测力的缺陷。

入选理由:ADeLe将模型与任务映射至18项核心能力维度(0-5分),实现需求与能力的结构化对齐。

精选文章#大模型评估#AI基准测试#能力画像#微软研究院#LLM评测英文
Spring AI Agentic Patterns (Part 7): Session API — Event-Sourced Short-Term Memory with Context Compaction

本文介绍 Spring AI 全新 Session API,采用事件溯源架构管理短期对话记忆,通过“轮次”原子化保障工具调用完整性,并提供可组合的上下文压缩触发器与策略,解决传统 ChatMemory 粗暴截断导致的上下文断裂问题,为多智能体协作提供结构化记忆底座。

入选理由:采用事件溯源日志替代扁平消息列表,以“轮次”为原子单位管理上下文,彻底避免工具调用序列被截断导致的模型幻觉。

精选文章#Spring AI#Agent架构#上下文管理#事件溯源#Java英文
Building Next.js for an agentic future

Building Next.js for an agentic future

Next.js Blog800 字 (约 4 分钟)
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Next.js 团队分享了将 AI Agent 视为一等公民的架构演进历程。通过废弃内置浏览器 Agent,转向基于 MCP 协议暴露框架内部状态,并引入结构化日志、agents.md 和 Next.js Skills,从根本上解决了 Agent 调试盲区与上下文缺失问题,为 AI 原生开发框架设计提供了新范式。

入选理由:AI Agent 调试需突破浏览器盲区,Next.js 通过 MCP 协议将运行时错误、路由与组件状态结构化暴露给外部 Agent。

精选文章#Next.js#AI Agent#MCP协议#前端架构#开发者工具英文
Next.js Blog 图标

Next.js Across Platforms: Adapters, OpenNext, and Our Commitments

Next.js Blog1336 字 (约 6 分钟)
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Next.js 16.2 正式发布稳定的 Adapter API,通过定义类型化、版本化的构建输出契约,联合 OpenNext 及主流云厂商解决多实例部署下的缓存同步与流式渲染难题,并开源 Vercel 官方适配器以统一跨平台部署标准。

入选理由:Next.js 16.2 推出稳定版 Adapter API,提供类型化构建输出契约,消除跨平台部署的配置黑盒。

精选文章#Next.js#Adapter API#OpenNext#Serverless#前端架构英文
Engineering at Meta 图标

KernelEvolve: How Meta’s Ranking Engineer Agent Optimizes AI Infrastructure

Engineering at Meta122 字 (约 1 分钟)
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KernelEvolve将底层算子优化转化为LLM驱动的自动化搜索问题,通过闭环评测反馈,数小时内完成专家数周的手动调优。 系统支持NVIDIA/AMD/MTIA/CPU等异构硬件,自动生成Triton/CUDA等高性能Kernel,大幅提升模型吞吐。 Agentic编码方案打破人工调优瓶颈,为应对AI模型与硬件快速迭代的大规模基础设施优化提供可复用工程范式。

入选理由:KernelEvolve将底层算子优化转化为LLM驱动的自动化搜索问题,通过闭环评测反馈,数小时内完成专家数周的手动调优。

精选文章#AI基础设施#Kernel优化#Agentic AI#异构计算#Meta中文
Engineering at Meta 图标

How Meta Used AI to Map Tribal Knowledge in Large-Scale Data Pipelines

Engineering at Meta122 字 (约 1 分钟)
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针对大型复杂代码库,采用多智能体预计算引擎提取隐性知识,比直接让AI扫描代码更高效准确。 AI上下文文件应遵循“指南针而非百科全书”原则,控制篇幅并聚焦关键路径、隐式规则与交叉引用。 构建自维护的知识层与自然语言路由机制,可显著降低AI工具调用开销,并实现与底层大模型的解耦。

入选理由:针对大型复杂代码库,采用多智能体预计算引擎提取隐性知识,比直接让AI扫描代码更高效准确。

精选文章#AI Agent#上下文工程#开发者工具#Meta#代码库治理中文
The AI engineering stack we built internally — on the platform we ship

The AI engineering stack we built internally — on the platform we ship

The Cloudflare Blog4010 字 (约 17 分钟)
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Cloudflare在11个月内构建了基于自身平台的内部AI工程栈,覆盖93%研发人员,月处理4795万AI请求,显著提升代码合并效率。

入选理由:内部AI工具栈完全运行于Cloudflare对外产品上,实现自用即公测的开发闭环。

精选文章#Cloudflare#AI工程化#MCP#开发者工具#LLM英文
Gino Notes 图标

为什么 BestBlogs 开始按 Agent Native 来设计开放能力

Gino Notes3069 字 (约 13 分钟)
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BestBlogs 正式发布 OpenAPI、CLI 和 Skills,以 Agent Native 理念重构阅读产品,使其成为可组合、可解释、可嵌入工作流的原语化能力节点。

入选理由:Agent Native 要求产品从界面中心转向工作流节点,支持人与智能体调用和组合。

精选文章#Agent Native#阅读产品#API设计#智能体#工作流中文
大模型架构的下半场

大模型架构的下半场

量子位4358 字 (约 18 分钟)
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文章指出大模型深度扩展受限于层间通信瓶颈,提出用深度注意力替代残差连接,并通过Flash Depth Attention实现高效检索式信息流动。

入选理由:当前大模型深度扩展存在信息稀释问题,残差连接导致深层难以有效利用浅层信息。

精选文章#大模型#深度学习#注意力机制#模型架构#Flash Depth Attention中文
Kimi新论文:把KVCache玩成新商业模式了

Kimi新论文:把KVCache玩成新商业模式了

量子位2881 字 (约 12 分钟)
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Kimi团队提出PrFaaS架构,通过混合注意力模型与跨数据中心调度,实现KV Cache高效传输,显著提升长上下文推理吞吐与延迟表现。

入选理由:混合注意力架构大幅降低KV Cache带宽需求,使以太网可替代RDMA

精选文章#大模型推理#KV Cache#分布式系统#混合注意力#PrFaaS中文
教龙虾玩手机!打通GUI智能体训练-评测-部署全流程,训练、真机、评测一站解决

ZJU-REAL团队开源ClawGUI框架,打通GUI智能体训练、评测与真机部署全流程,2B小模型在MobileWorld上SR达17.1,显著超越基线。

入选理由:ClawGUI实现训练-评测-部署闭环,解决GUI智能体研发割裂问题

精选文章#GUI智能体#强化学习#OpenClaw-GUI#ClawGUI#人机交互中文
Simon Willison's Weblog 图标

Changes in the system prompt between Claude Opus 4.6 and 4.7

Simon Willison's Weblog1305 字 (约 6 分钟)
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Anthropic 在 Claude Opus 4.7 系统提示中新增儿童安全标签、工具搜索机制,并优化交互逻辑以减少冗长和侵扰性行为。

入选理由:新增 <critical_child_safety_instructions> 标签,强化儿童安全策略

精选文章#Claude#AI系统提示#大模型#Anthropic#Agent设计英文
深入理解 JavaScript 的 AbortController:从底层原理到跨语言设计哲学

深入理解 JavaScript 的 AbortController:从底层原理到跨语言设计哲学

掘金本周最热4779 字 (约 20 分钟)
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文章深入剖析 AbortController 的信号-控制器分离架构、事件驱动机制及跨平台实现差异,揭示其协作式取消的设计哲学。

入选理由:AbortController 采用信号与控制器分离模式,确保职责单一和状态不可变

精选文章#JavaScript#AbortController#异步编程#Web API#Node.js中文
两小时激辩:黄仁勋为什么不怕 TPU、不怕华为、不怕出口管制?

黄仁勋在深度访谈中阐释Nvidia以“电子转Token”为核心使命,强调CUDA生态、供应链协同与能源制约才是AI竞争关键。

入选理由:Nvidia护城河在于庞大GPU装机量、跨云可移植性及深度优化服务,而非单纯技术锁定。

精选文章#Nvidia#AI芯片#CUDA#大模型基础设施#半导体供应链中文
设计圈的 Claude Code 时刻来了

设计圈的 Claude Code 时刻来了

宝玉的分享4175 字 (约 17 分钟)
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Anthropic 推出 Claude Design,AI 主导生成可交互、可运行代码的高保真原型,颠覆传统设计工具协作模式。

入选理由:Claude Design 输出可运行 React 代码而非静态稿,支持真实交互与自动纠错

精选文章#Claude Design#AI设计工具#前端#产品原型#设计系统中文
Power video semantic search with Amazon Nova Multimodal Embeddings

Power video semantic search with Amazon Nova Multimodal Embeddings

AWS Machine Learning Blog3566 字 (约 15 分钟)
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AWS 推出基于 Amazon Nova 多模态嵌入的视频语义搜索方案,可联合处理音视频、文本等多源信号,提升检索准确性与效率。

入选理由:传统视频搜索依赖文本转录,易丢失时空和音频信息

精选文章#Amazon Nova#多模态嵌入#视频语义搜索#Amazon Bedrock#AWS英文
Building a Fast Multilingual OCR Model with Synthetic Data

Building a Fast Multilingual OCR Model with Synthetic Data

Hugging Face Blog2335 字 (约 10 分钟)
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NVIDIA 利用合成数据训练出高性能多语言 OCR 模型 Nemotron OCR v2,在六种语言上显著降低错误率并实现每秒 34.7 页的推理速度。

入选理由:合成数据可兼顾标注精度与规模,有效解决多语言 OCR 训练数据稀缺问题

精选文章#OCR#合成数据#多语言模型#NVIDIA#计算机视觉英文
Unweight: how we compressed an LLM 22% without sacrificing quality

Unweight: how we compressed an LLM 22% without sacrificing quality

The Cloudflare Blog3287 字 (约 14 分钟)
87

Cloudflare 推出 Unweight,一种无损压缩技术,在 H100 GPU 上将 LLM 模型体积减少 15–22%,不牺牲推理质量且无需专用硬件。

入选理由:Unweight 实现 LLM 权重无损压缩,节省约 3GB VRAM,提升 GPU 利用率。

精选文章#LLM#模型压缩#GPU推理#Cloudflare#无损压缩英文
Article: Lakehouse Tower of Babel: Handling Identifier Resolution Rules Across Database Engines

Lakehouse多引擎环境下,SQL标识符解析规则不一致导致表和列不可见或查询失败,需通过统一命名规范和数据契约解决。

入选理由:Apache Iceberg等开放表格式未解决SQL方言差异,标识符解析仍依赖各引擎规则。

精选文章#Lakehouse#SQL#Apache Iceberg#数据互操作性#Trino英文
Presentation: Speed at Scale: Optimizing the Largest CX Platform Out There

Medallia工程师分享在支持IE10等旧浏览器约束下,通过AST迁移、Preact替换和差异化加载等手段优化超大规模CX平台前端性能的实战经验。

入选理由:使用AST驱动的codemod实现React 15到现代版本的大规模安全迁移

精选文章#前端性能#React#Preact#遗留系统现代化#Webpack英文
Ecom-RLVE: Adaptive Verifiable Environments for E-Commerce Conversational Agents

Ecom-RLVE: Adaptive Verifiable Environments for E-Commerce Conversational Agents

Hugging Face Blog2518 字 (约 11 分钟)
87

提出Ecom-RLVE框架,将强化学习与可验证奖励机制引入电商对话代理,支持多轮、工具增强的购物任务。

入选理由:电商对话代理需从流畅性转向任务完成能力,传统微调难以覆盖复杂约束组合

精选文章#强化学习#对话系统#电商AI#可验证奖励#工具增强英文
Introducing TRIBE v2: A Predictive Foundation Model Trained to Understand How the Human Brain Processes Complex Stimuli

Meta发布TRIBE v2,一个能高精度预测人脑对视听语言刺激反应的基础模型,支持零样本泛化并开源模型与代码。

入选理由:TRIBE v2基于700+志愿者fMRI数据训练,分辨率比同类模型高70倍

精选文章#神经科学#基础模型#fMRI#Meta#AI for Science英文
SAM 3.1: Faster and More Accessible Real-Time Video Detection and Tracking With Multiplexing and Global Reasoning

Meta发布SAM 3.1,通过对象多路复用和全局推理实现更快、更高效的实时视频检测与跟踪。

入选理由:SAM 3.1支持单次前向传播同时跟踪最多16个对象,视频处理速度翻倍。

精选文章#SAM#计算机视觉#Meta#视频理解#AI模型英文
π0.7发布,VLA押出了机器人的GPT-3时刻

π0.7发布,VLA押出了机器人的GPT-3时刻

量子位2991 字 (约 12 分钟)
87

Physical Intelligence发布π0.7模型,首次在机器人领域实现组合泛化,通才性能超越专才,标志VLA迎来GPT-3时刻。

入选理由:π0.7通过多层prompt机制有效利用多样化数据,无需清洗即可提升性能

精选文章#机器人#VLA#具身智能#组合泛化#Physical Intelligence中文
BestBlogs 周刊第 87 期:自我进化

BestBlogs 周刊第 87 期:自我进化

Gino Notes7517 字 (约 31 分钟)
87

MiniMax M2.7 实现模型自主迭代,Cursor 通过持续预训练提升编程能力,Cloudflare 将大模型推理嵌入边缘基础设施。

入选理由:M2.7 能自主优化评测系统与工作流,在100轮迭代中提升性能30%

精选文章#大模型#Agent#持续预训练#边缘计算#AI基础设施中文
BestBlogs 周刊第 89 期:智能体工程化

BestBlogs 周刊第 89 期:智能体工程化

Gino Notes5312 字 (约 22 分钟)
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文章探讨智能体工程化趋势,强调通过约束工程、结构化记忆和多智能体协作实现AI可靠编程。

入选理由:智能体工程化核心在于构建Harness约束体系,而非仅依赖模型能力

精选文章#智能体工程#AI编程#约束工程#Agentic Engineering#软件开发中文
Scaling Managed Agents:将大脑与双手解耦[译述]

Scaling Managed Agents:将大脑与双手解耦[译述]

Gino Notes2606 字 (约 11 分钟)
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Anthropic 提出 Managed Agents 架构,通过 session、harness、sandbox 三层解耦,实现可恢复、可扩展、可治理的生产级智能体系统。

入选理由:harness 随模型进化易过时,需设计寿命更长的稳定接口

精选文章#大模型#智能体#系统架构#Anthropic#Claude中文
How GitBook serves 30,000 sites with sub-second content updates

How GitBook serves 30,000 sites with sub-second content updates

Vercel News789 字 (约 4 分钟)
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GitBook 在 Vercel 上托管 3 万文档站点,通过细粒度缓存与按标签失效机制,实现合并后 300ms 内全球内容更新。

入选理由:采用 Next.js 和 Vercel 的 use cache 指令实现函数级缓存,避免整页缓存浪费

精选文章#Vercel#Next.js#边缘缓存#多租户架构#GitBook英文
How Database Indexes Work – A Practical Guide with PostgreSQL Examples

How Database Indexes Work – A Practical Guide with PostgreSQL Examples

freeCodeCamp.org3761 字 (约 16 分钟)
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文章深入讲解数据库索引原理,结合 PostgreSQL 示例演示如何创建、优化和避免误用索引以提升查询性能。

入选理由:索引通过独立数据结构加速查询,避免全表扫描,显著提升大数据量下的检索效率。

精选文章#数据库#PostgreSQL#索引优化#SQL#性能调优英文
Modern Sparse Neural Retrieval: From Theory to Practice

Modern Sparse Neural Retrieval: From Theory to Practice

Qdrant5415 字 (约 22 分钟)
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文章系统解析现代稀疏神经检索模型(如SPLADE++),对比关键词与稠密检索优劣,并展示其在Qdrant中的实践应用。

入选理由:稀疏神经检索结合BM25的可解释性与语义理解能力,优于传统关键词匹配

精选文章#稀疏神经检索#SPLADE#Qdrant#信息检索#向量搜索英文
Artifacts: versioned storage that speaks Git

Artifacts: versioned storage that speaks Git

The Cloudflare Blog2603 字 (约 11 分钟)
87

Cloudflare 推出 Artifacts:面向 AI Agent 的 Git 兼容版本化存储系统,支持按需创建仓库、导入现有 Git 项目并提供 REST/Workers API。

入选理由:Artifacts 是为 AI Agent 设计的分布式版本化文件系统,兼容 Git 协议。

精选文章#Git#AI Agent#Cloudflare#Serverless#版本控制英文
A new programming model for durable execution

A new programming model for durable execution

Vercel News2584 字 (约 11 分钟)
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Vercel 推出 Workflows,通过将编排逻辑内嵌于应用代码,实现无需独立 orchestrator 的持久化执行模型。

入选理由:Workflows 消除传统长流程所需的独立编排服务,状态与逻辑统一在应用代码中

精选文章#Vercel#Durable Execution#Serverless#Workflow#AI Agent英文
Google Developers Blog 图标

MaxText Expands Post-Training Capabilities: Introducing SFT and RL on Single-Host TPUs

Google Developers Blog621 字 (约 3 分钟)
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Google MaxText 新增单机 TPU 上的监督微调(SFT)和强化学习(RL)支持,集成 Tunix 和 vLLM,简化 LLM 后训练流程。

入选理由:MaxText 现支持在单机 TPU(如 v5p-8)上运行 SFT 和 RL,降低后训练门槛。

精选文章#MaxText#LLM#TPU#SFT#Reinforcement Learning英文
OpenAI Blog 图标

Codex for (almost) everything

OpenAI Blog804 字 (约 4 分钟)
87

OpenAI 发布 Codex 重大更新,支持跨应用操作、图像生成、记忆功能与自动化工作流,覆盖软件开发生命周期。

入选理由:Codex 现可操作系统应用、浏览器和终端,实现跨工具自动化开发任务。

精选文章#Codex#AI编程#开发者工具#OpenAI#自动化英文
How to Build an Open Source Data Lake for Batch Ingestion

How to Build an Open Source Data Lake for Batch Ingestion

freeCodeCamp.org4486 字 (约 18 分钟)
87

本文详细指导如何基于 RustFS、Iceberg 和 Nessie 等开源组件构建可扩展的批处理数据湖,强调避免厂商锁定并支持未来扩展。

入选理由:使用 Docker 搭建包含对象存储、表格式和目录服务的单节点开源数据湖

精选文章#数据湖#Apache Iceberg#Apache Airflow#开源架构#批处理英文
How GitHub uses eBPF to improve deployment safety

How GitHub uses eBPF to improve deployment safety

The GitHub Blog1936 字 (约 8 分钟)
87

GitHub 利用 eBPF 在内核层监控并阻断部署脚本对 github.com 的意外依赖,避免因服务中断导致无法修复的循环依赖问题。

入选理由:部署脚本可能隐式依赖 GitHub 服务,造成灾难性循环依赖

精选文章#eBPF#系统架构#部署安全#Linux#GitHub英文
How Automated Reasoning checks in Amazon Bedrock transform generative AI compliance

How Automated Reasoning checks in Amazon Bedrock transform generative AI compliance

AWS Machine Learning Blog1838 字 (约 8 分钟)
87

AWS Bedrock 引入基于形式化验证的自动推理检查,将生成式 AI 输出转化为可数学证明、可审计的合规结果。

入选理由:传统 LLM-as-a-judge 方法无法满足监管行业对可审计性的要求

精选文章#Amazon Bedrock#生成式 AI#形式化验证#合规#自动推理英文
Building the foundation for running extra-large language models

Building the foundation for running extra-large language models

The Cloudflare Blog2177 字 (约 9 分钟)
87

Cloudflare通过预填充与解码阶段分离的架构优化超大语言模型推理,显著降低首Token延迟并提升GPU利用率。

入选理由:采用预填充(prefill)与解码(decode)分离架构,使GPU资源按计算/内存需求独立优化

精选文章#LLM#推理优化#Cloudflare#AI基础设施#分布式推理英文
Agentic Infrastructure

Agentic Infrastructure

Vercel News926 字 (约 4 分钟)
87

Vercel提出“Agentic Infrastructure”概念,指出AI编码代理正驱动新一代基础设施演进,30%部署已由代理发起。

入选理由:超30%的Vercel部署由编码代理发起,半年增长1000%

精选文章#AI Agent#基础设施#Vercel#LLM#DevOps英文
Stack Overflow Blog 图标

Why AI hasn't replaced human expertise—and what that means for your SaaS stack

Stack Overflow Blog1287 字 (约 6 分钟)
87

AI工具处理简单编码任务效果显著,但开发者仍依赖人类社区解决复杂问题,尤其重视评论中的上下文与经验。

入选理由:AI擅长处理基础编码任务,但难以应对高难度、上下文敏感的技术问题。

精选文章#AI#软件开发#开发者工具#SaaS#知识管理英文
重塑站外体验:大众点评 M 站基于 Qwik.js 的重构实践

重塑站外体验:大众点评 M 站基于 Qwik.js 的重构实践

美团技术团队12648 字 (约 51 分钟)
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大众点评 M 站通过 Qwik.js 重构,利用其 Resumability 特性消除水合开销,显著提升弱网下首屏加载速度与流量转化率。

入选理由:Qwik 的 Resumability 设计跳过传统 SSR 水合过程,实现按需加载交互逻辑

精选文章#Qwik#SSR#前端性能#大众点评#美团技术中文
美团 BI 在指标平台和分析引擎上的探索和实践

美团 BI 在指标平台和分析引擎上的探索和实践

美团技术团队12828 字 (约 52 分钟)
87

美团通过自动语义与增强计算构建新一代BI架构,解决数据口径混乱与查询性能问题,支撑百万级查询和百余业务线。

入选理由:自动语义实现“定义即研发”,将业务语言自动转为逻辑模型并关联数仓表

精选文章#BI#指标平台#数据分析#美团#数仓中文
美团发布原生多模态 LongCat-Next:当视觉和语音成为AI的母语

美团发布原生多模态 LongCat-Next:当视觉和语音成为AI的母语

美团技术团队4077 字 (约 17 分钟)
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美团开源原生多模态模型LongCat-Next,通过离散Token统一建模视觉、语音与文本,实现理解与生成的对称架构。

入选理由:提出DiNA架构,用统一自回归模型处理多模态信号,打破模态割裂

精选文章#多模态大模型#离散表示#自回归模型#美团#AI架构中文
LongCat-Flash-Prover:AI 攻克数学定理证明,不仅要“算得对”,更要“证得严”

美团开源 LongCat-Flash-Prover,通过自动形式化、草稿生成和证明生成三阶段框架,在定理证明基准上刷新开源模型纪录。

入选理由:将定理证明拆解为自动形式化、草稿生成、证明生成三个原子能力

精选文章#AI for Math#形式化验证#大模型推理#Lean4#美团中文