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陶哲轩转发！DeepMind开源「AI数学证明标准习题集」
陶哲轩转发，AI搞数学证明的标准习题集来了！ DeepMind最新开源形式化数学猜想库——猜想库收录了经典的形式化表述的数学猜想集合，例如，解析数论中的四个朗道问题。 不仅如此，资源库中还提供了各种代码函数，以方便用户对自然语言的数学猜想进行形式化的表述。
OpenAI 抛弃 Node.js，用 Rust 重写 AI 编程工具 Codex CLI
原版本主要基于 TypeScript 和 Node.js，但团队现已决定用 Rust 重写。维护者 Fouad Matin 表示，TypeScript 版本将持续修复 BUG，直到 Rust 版本在体验和功能上达到同等水平。
谷歌破解了 AI 最大难题（以及其他 19 个重大更新）
谷歌在 2025 年 I/O 大会上发布的内容，简直让人震惊。 这次更新涉及广泛，将极大提升你的工作效率，让你更快完成任务，成为更高效的人。 下面是谷歌 I/O 2025 的 20 个最疯狂 AI 更新盘点。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了！一次部署，终生可用
在大语言模型技术迅猛发展的今天，各类AI智能体已广泛应用于科研和工业场景。 然而，在实际应用中，构建一个高效、稳定的多智能体系统仍面临诸多挑战：从智能体选型、提示词调试到工作流设计，流程复杂，成本高昂。 更重要的是，当前多智能体系统通常「部署即固化」，缺乏自我演化机制。
为什么非要做Agent？我用传统方法也能实现啊！
"我硬编码10分钟就能搞定的功能，你用Agent折腾半天还不稳定，图啥？ " 技术群里，老王又开始质疑我们的Agent项目了。 作为一个写了15年代码的资深工程师，他的话很有代表性。
AI大模型踩过的坑，每一个都价值千万
看着你们公司几十台服务器嗡嗡作响，显卡温度报警声此起彼伏，老板又在催问"大模型什么时候能上线？ " 这个熟悉的场景，是不是让你想起了那句话——"理想很丰满，现实很骨感"。 训练一个千亿参数的大模型，好比盖一栋摩天大楼。
人工智能和知识图谱二：构建和使用知识图谱的工具包和算法
一、知识表示标准RDF 和 SPARQL许多知识图谱的核心是资源描述框架 (RDF)，它是 W3C 标准，用于以主语-谓语-宾语三元组的形式表示信息。 RDF 提供了一个灵活的图形数据模型，其中每个三元组（例如Alice worksAt CompanyX）都断言资源之间的关系。 它带有形式语义（RDF Schema、OWL 本体），可实现丰富的知识建模（例如类层次结构、域/范围限制）。
MARFT：多智能体协作与强化学习微调的协同进化
大家好，我是肆〇柒。 今天，继续 RL 相关话题，我们来探讨一个在人工智能领域极具应用潜力的话题 —— Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning（MARFT）。 这个概念融合了大型语言模型（LLM）、多智能体系统（LaMAS）和强化学习（RL）的精华，为解决复杂任务提供了全新的视角和方法论。
人工智能和知识图谱一：人工智能中知识图谱的概述
知识图谱 (KG) 是由现实世界实体（节点）及其相互关系（边）组成的结构化网络，以机器可读的形式对知识进行编码。 在人工智能领域，知识图谱是语义理解、推理和数据集成的强大工具。 它们为人工智能系统提供上下文，通过链接不同的数据源并揭示隐藏的关系，实现更易于解释、更准确的决策。
AI投顾时代：你是否信任 “机器人理财师”？
在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）早已不是科幻电影里的概念，它正在悄然渗透进我们的生活。 在与财富息息相关的金融领域，当 “机器人理财师” 开始为你规划资产，你会选择信任吗？ 我们该拥抱效率，还是警惕失控？
AI Agents vs Agentic AI：有何区别？为何如此重要？
如果你最近一直在关注 AI，你可能听说过 “AI Agents” 和 “Agentic AI” 这两个术语。 虽然它们听起来像是高深的科技术语，但实际上指的是两种不同类型的人工智能，它们都对我们的世界产生了巨大的影响。 它们究竟是什么？
AI Agent 五大工作模式详解
在AI Agent的架构设计中，工作模式决定了智能体如何规划、执行任务并优化自身行为。 本文将深入解析五大主流工作模式：提示链 (Prompt Chaining)、路由 (Routing)、并行化 (Parallelization)、协调者-工作者 (Orchestrator-Workers) 和 **评估者-优化者 (Evaluator-Optimizer)**，通过技术图解与实例揭示其运作机制。 一、提示链 (Prompt Chaining)：分步拆解的思维链核心思想：将复杂任务拆解为顺序执行的子任务链，前一步输出作为后一步输入，形成推理流水线。
构建强大AI Agent的关键 = Pydantic AI + MCP + Advanced Web Scraping
引言在文中，我将展示一个超快速教程，教你如何使用 Pydantic AI、MCP 和高级网页抓取技术，构建一个强大的智能聊天机器人，适用于商业或个人用途。 MCP 逐渐被接受，因为它是一个开放标准。 我制作了一些非常酷的视频，你一定会喜欢。
AI辅助编程工具深度评测与企业选型指南
今天继续分享Google DeepResearch的AI编程工具研发分析报告。 具体的提示语如下：请对Cursor，Winsurf， Copilot，Augument 四款AI辅助编程工具进行详细分析和研究和评测。 需要从功能（核心是编程能力，上下文长度支持等），效率性能，质量，成本，易用性，开放性（mcp协议适配），差异化亮点多方面进行分析和研究。
阿里发布 QwenLong-L1 超长文本杀器！已开源、支持 120k 长上下文、具备“翻书回溯”能力
业界普遍认为AI上下文越长越好，但这存在一个核心矛盾：模型能“吞下”海量信息，却难以真正“消化”。 面对长文，它们会忘记要点、无法深入推理，这已成为一大瓶颈。 例如，AI 能记住第1页的内容，同时理解第100页的观点，并将两者联系起来进行推理吗？
投资回报率几何？AI的失败促使CEO们重新思考其应用
根据IBM商业价值研究院对CEO们的调查，近年来仅有25%的AI计划达到了ROI预期，同时，仅有16%的AI项目在企业范围内得到了全面推广。 部分问题在于，企业并不清楚自己将要面对什么，近三分之二的CEO承认，在尚未明确了解其价值之前，对错失新技术的恐惧就驱动了投资，这往往导致为了ROI而匆忙推进AI项目，或仅为了展示而启动项目，这两种做法都难以成功。 见证了过去两年半AI淘金热的IT专家们，对AI项目表现平平并不感到惊讶。
Anthropic 开源神经网络追踪工具，可生成归因图直观展示 AI 模型处理提示词具体过程
Anthropic开源新一代神经网络追踪工具，可生成归因图展示AI模型推理过程，并与Neuronpedia平台结合提供互动体验。CEO Dario Amodei强调此举将提升大模型可解释性。#AI可解释性# #开源工具#
谷歌悄然推出“AI Edge Gallery”应用：可在手机本地运行 AI 模型
谷歌发布Google AI Edge Gallery应用，支持手机离线运行Hugging Face的AI模型，可生成图像、回答问题等。无需联网，直接利用手机处理器计算。目前为实验性Alpha版本，安卓可用，iOS即将推出。#AI应用# #谷歌黑科技#
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