78
16:00OpenAI：News（RSS）T1RSS
精选Heimstaden is changing residential real estate management with AI
来自 OpenAI：News（RSS） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#OpenAI#Heimstaden#Discover
科技 · 全部
11月3日周二
73
09:25Claude Code：GitHub Releases（RSS）T1.5GitHub Release
精选v2.1.317
来自 Claude Code：GitHub Releases（RSS） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#Anthropic
60
08:00Hugging Face：Blog（RSS）T1RSS2 信源
Transformers Model Integration Contracts
来自 Hugging Face：Blog（RSS） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#开源#Transformers Model Integration#Contracts Transformers Model
同一事件 +1 条
- T2arXiv AI/CL/LG（论文）World Modeling in Transformers
65
07:49Simon Willison 博客（Atom）T2社区
精选llm 0.37
来自 Simon Willison 博客（Atom） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#OpenAI#Google
60
02:58arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
From Natural Language to Exact Cover: A Neuro-Symbolic Approach to Zebra Puzzles
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#From Natural Language#Exact Cover
59
02:57arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
WebHarbor: Docking Real Websites for Evolving GUI Agent Environments
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#RAG#WebHarbor
62
02:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Not All Reasoning Generalizes: A Case Study on Learning Generalizable Reasoning Strategies in RLVR
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#多模态#Not All Reasoning
60
02:52arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
D&A: Decoupling Description and Assessment Enables VLMs as Zero-Shot Robotic Reward Models
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#多模态#Decoupling Description#Assessment Enables VLMs
57
02:51arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Strategist: Evolving Reasoning with Agents
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#推理效率#RAG
60
02:47arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Efficient Closure Learning in Dynamical Systems: A Comparison of Data-Assimilated and Embedded Approaches
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#RAG#Efficient Closure Learning#Dynamical Systems
58
02:42arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
ufakzeka-kulak: Building and Evaluating a 31.6M-Parameter Turkish Speech Recognizer from Scratch
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#多模态#Building#Evaluating
60
02:41arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
DiabAgent: Toward Agentic Physiological Control
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#Anthropic#DiabAgent
58
02:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Structured Visual Landscape: Generating Preferred Representations in Biological and Artificial Neural Networks
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#Structured Visual Landscape#Generating Preferred Representations#Biological
59
02:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
DynaSolver: A Neural Operator for Autoregressive 4D Flow Prediction with Dynamic Boundaries
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#OpenAI#推理效率#多模态
57
02:34arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Evaluating Uncertainty Calibration in Probabilistic Time Series Foundation Models
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#Evaluating Uncertainty Calibration#Probabilistic Time Series#Foundation Models Time
58
02:34arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
A Scaling Theory of Multi-Epoch Pretraining: Late-Time Overfitting and Ensembling
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#RAG#Scaling Theory#Multi-Epoch Pretraining
58
02:30arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Sonar-MoE: In-Backward Expert Updates for Memory-Efficient Mixture-of-Experts Training
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#Sonar-MoE#In-Backward Expert Updates#Memory-Efficient Mixture-of-Experts Training
62
02:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
NitiBench+: A Temporal Thai Legal Question Answering Benchmark Across 17 Domains
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#RAG#NitiBench
62
02:27arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
VeriHarm-Bench: Measuring Harmful Success in LLM Coding Agents Verifiably
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#OpenAI
62
02:19arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
PlantVLM-Edge: Quantized Vision-Language Models for On-Device Crop Health Diagnosis
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#推理效率#多模态#PlantVLM-Edge
60
02:17arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
MCP Tool Poisoning in Agentic AI Frameworks: A Cross-Framework Measurement Study
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#Anthropic#MCP Tool Poisoning
59
02:13arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Can LLM Agents Be Forward-Deployed Engineers? Requirement Discovery and Delivery for Enterprise Text-to-SQL
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#Can LLM Agents
59
02:05arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Can LLM Agents Improve Imperfect Earth System Model Parameterizations?
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#推理效率
63
01:58arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Contrastive Adapter Training and Consensus Knowledge Distillation for Multi-Source-Free Domain Adaptation in Skin Cancer Diagnosis
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#RAG#多模态#Contrastive Adapter Training
60
01:57arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Library of Layers (LoL): Adaptively Ordering Transformer Layers at Runtime
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#推理效率#安全#Library
62
01:51arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Ask, Don't Equip: Question-Driven Coding Agents for Deep Kernel Optimization
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#RAG
60
01:47arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
ST-GFM: Spectral-Temporal Graph Forecasting with Measured Perturbation Bounds and Masked Spectral Reconstruction
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#ST-GFM#Spectral-Temporal Graph Forecasting#Measured Perturbation Bounds
60
01:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
A Hybrid Visitor Prediction Framework using Interpretable Temporal features, Integrating IQR and Anomaly Detection in Lakes in Nebraska
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#推理效率#Hybrid Visitor Prediction#Framework
60
01:09arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
A Bayesian Framework for Safe Optimal Control of Unknown Systems from Input-Output Data
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#Bayesian Framework#Safe Optimal Control#Unknown Systems
57
01:04arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Unrolled gradients in disguise: bridging interpolation-based and Jacobian regularization for stable neural dynamics
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#Unrolled#Jacobian#Hybrid
57
00:59arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Online Class Posteriors for Interpretable and Controllable Discrete Diffusion
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#RAG#Online Class Posteriors#Interpretable
62
00:59arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Improving Hamiltonian Learning through Local Energy Decomposition
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#推理效率#Improving Hamiltonian Learning#Local Energy Decomposition
59
00:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Bridging Neural Tangent Kernel Analysis and Reinforcement Learning for Deep Function Approximation
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#RAG#Bridging Neural Tangent#Kernel Analysis
55
00:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Optimize the Harness, Not the Model: Fitting a Minimal Agent to a Self-Hostable LLM for Investigative Analysis
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#Anthropic
62
00:34arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
From Reactive to Agentic Resilience: Multi-Timescale AI-RAN Orchestration Under Signaling Storms
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#推理效率#多模态
59
00:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Progressive Multi-Scale Super-Resolution via Cascaded Bicubic Anchors and Inter-Scale Mutual Refinement
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#安全#Progressive Multi-Scale Super-Resolution#Cascaded Bicubic Anchors
58
00:26arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
LAND: Learning an Adaptive Number of Draws for Bayesian Best-of-N Selection
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#RAG#LAND#Learning
61
00:22arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
A Geometry-Informed Neural Operator surrogate of LISFLOOD-FP for rapid pluvial-fluvial flood forecasting: the case of Forlì, Italy
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#推理效率#Geometry-Informed Neural Operator#LISFLOOD-FP
60
00:21arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
RangeFinder: Predicting Ligand Property Ranges from Protein Pockets
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#多模态#RangeFinder#Predicting Ligand Property
60
00:20arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Same Outputs, Different Scores: Auditing the Unchecked Graders of Multimodal LLM Benchmarks
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#多模态#Same Outputs
62
00:17arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Characterizing When Language Models Take Harmful Actions to Protect Their Assigned Goals
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#安全#Characterizing When Language
61
00:09arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Every Pixel Is an Option: A System One Model for Medical Ultrasound Biometry
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#多模态#Every Pixel#Option
60
00:08arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
Multidimensional Suicide Risk Assessment with Machine Learning using Electronic Health Records
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#Multidimensional Suicide Risk#Assessment#Machine Learning
60
00:02arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
NormMoX: A Normative Mixture of Experts for Explainable Autism Classification from Structural and Functional MRI
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#NormMoX#Normative Mixture#Experts
60
00:00arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
FLAMIA: FLAsh MIcroscaling Attention for Fast and Causally Safe Training on Blackwell
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#推理效率#FLAMIA#FLAsh MIcroscaling Attention
11月2日周一
62
23:51arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
The SIMPLE Law for Energy Cost of LLM Inference
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#推理效率
61
23:49arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
From FAIR to AI-FAIR Metadata-First Infrastructure for AI-Enabled Science
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#AI Agent#RAG#From FAIR
61
23:44arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
TrafficInstruct: A Multi-Task Network Traffic Dataset and Benchmark for Instruction Tuning
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#多模态#TrafficInstruct#Multi-Task Network Traffic
59
23:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
MultiInpaintCOCO: Fine-Grained Visual Understanding in Multiple Languages
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#RAG#多模态
58
23:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2论文
LLMs Depend on Specialist Tools for Out-of-Distribution Generalization in MS/MS Structural Elucidation
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
科技模型#LLM#AI Agent#LLMs Depend