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- #挑战每日一条沸点#
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12 - #挑战每日一条沸点#
50 位来自字节、阿里、腾讯等机构的 AI 研究员，联合发布了一份 300 页的论文，里面有些关于代码模型和 Agent 的结论，挺出人意料。
- 小模型也能打败大厂的专有模型
- 模型学 Python 有点吃力
- 语言之间有差异（代码 Scaling Laws）
- MoE vs Dense（能力 vs 稳定性）
- 代码模型默认是「不安全」的
- 结构比内容更重要
文章源地址：arxiv.org 展开赞过 11 - #挑战每日一条沸点#
DeepSeek-V3.2在推理能力上追平 GPT-5-High，在部分指标上超越
DeepSeek-V3.2-Speciale（高算力版）
在 2025 年 IMO 和 IOI 拿了金牌，推理能力接近 Gemini-3.0-Pro展开评论点赞 - #挑战每日一条沸点#
如果说2024年是模型的“参数之战”，那么站在2025年末回望，中国AI战场已演变为一场关于资本效率、基础设施霸权与流量入口的路线之争。
11月27日，高盛发布了一份关于中国互联网与人工智能发展的重磅研报，对当前中国AI行业“大厂之战”的激烈战况进行了分析，对阿里巴巴、字节跳动、腾讯的不同战略选择进行了解读：
阿里巴巴选择了最“重”的道路，以同比暴增80%的资本开支和全栈布局，试图用重资产构筑类似谷歌的“全栈”壁垒，成为中国AI市场的“全栈霸主”；
字节跳动凭借恐怖的流量优势，以日均30万亿Token的消耗量，在应用层大杀四方；
腾讯则保持了其一贯的克制，在收缩资本开支的同时，更专注于将AI能力“无缝嵌入”其庞大的社交与支付生态。展开赞过 评论2 - #挑战每日一条沸点#
Multi-Agent 系统是靠单个 agent 单打独斗，而是组建一支专业 agent 构成的团队，每个 agent 都有自己的工具、上下文和任务。
通过明确分工，这些 agent 可以互相协作、辩论，不断优化彼此的输出，从而解决单个 agent 无法搞定的难题。Agent 在你的 AI 系统中扮演协调者的角色。
它们不会取代 query rewriting 或 chunking 等技术，而是智能地编排这些技术。比如：
• 初始搜索失败时，agent 可能会应用 query rewriting
• 根据内容类型，选择不同的 chunking 策略
• 决定何时压缩对话历史，为新信息腾出空间展开评论点赞 - #挑战每日一条沸点# Base 成都，组内释放后端HC，AI Agent 应用开发方向，月薪15-35k （年终奖另算），有没有看机会的，快速入职，最好是5年以上练习生。求推荐
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