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AI进家庭

2小时入门「个性化联邦学习」,上交清华开源斩获1700+星 JMLR’25

新智元报道 编辑:LRST 【新智元导读】上海交通大学和清华大学的研究人员开源了一个面向初学者的个性化联邦学习代码库PFLlib,旨在降低研究门槛并提供统一实验环境。PFLlib包含39种联邦学习算法、3种数据异质场景和24个数据集,支持快速模拟多达500个设备的训练场景,并提供隐私保护能力评估工具。 2021年开始,作为新型分布式机器学习框架,联...

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新版 Kimi 突然发布!首个万亿开源模型不是 R2 是 K2,OpenAI 临时推迟开源 附实测体验

不到半年,国产开源大模型的牌局已经翻了一轮。 年初还是「AI 六小虎」齐头并进,如今却只剩寥寥几家还能站上牌桌。DeepSeek 一招「开源即发布」,凭借高性能和极致性价比迅速占据用户的心智,也顺势拿下了国产大模型开源叙事的话语权。 此后,六小虎中不少公司接连遭遇融资受阻、产品停更、团队重组,甚至逐渐淡出公众视野。与此同时,当 DeepSeek 把开源模型卷...

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用AI写代码效率反降19%!246项任务实测,16位资深程序员参与

时令 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用AI,有经验的开发者反倒被拖慢了? 在一项基于真实开源项目的实验中,研究者发现使用AI工具不仅没有提升开发效率,反而让任务时间增加19%。 这简直与人们预测的结果完全相反。 网友也表示,没有AI辅助写代码,痛苦面具真的要出来了。 下面我们来看看,这一与多数人直觉相悖的结果是如何得出的。 16位经验开...

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杨植麟交卷,Kimi 万亿参数K2开源:Agent能力紧逼Anthropic,延展DeepSeek,上手实测如何?

作者_|_周一笑、董道力、Yoky 没有预热,也没有发布会,月之暗面在2025年7月11日深夜选择直接开源Kimi K2 。就在当天,Kimi K2模型悄无声息地出现在Hugging Face上,官网、App和API同步开放,模型参数、训练细节等信息也一并放出 。 这次发布的Kimi K2是一个万亿(1T)参数规模的混合专家(MoE)模型,激活参数为320...

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享界的反击开始了

作者_|王飞 邮箱|_wf@pingwest.com 30万元以上新能源汽车市场,从来都是中国车企最难攻下的一座“堡垒”。在这个曾被BBA长期占据的领域,鲜有国产品牌真正“站稳脚跟”。但享界还是要挑战一下——2024年6月,享界S9以单月交付4154辆的成绩,问鼎30万+新能源轿车销量榜首。而这,仅仅拉开了它反击战的序章。 就在7月8日举办的“悦享自成”2...

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Claude Swarm:让多个Claude Agent协同工作的AI开发神器

Claude Swarm:让多个Claude Agent协同工作的AI开发神器。它能解决复杂项目中单一AI能力不足的问题,通过定义不同的Agent角色和任务分工,实现高效协作。亮点:1. 支持多级树状结构,轻松管理复杂项目;2. 自定义工具和目录,满足多样化需求;3. 支持多种AI模型,灵活切换。 参考文献: [1] http://github.com/...

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Magic:首个开源的全功能AI生产力平台,助力企业快速构建和部署AI应用

Magic:首个开源的全功能AI生产力平台,助力企业快速构建和部署AI应用,实现生产力百倍提升。亮点:1. 提供通用AI Agent框架Agentlang,支持多语言开发;2. Magic Flow可视化AI工作流编排系统,零代码搭建复杂AI流程;3. 集成企业级即时通讯Magic IM,支持AI对话与内部沟通无缝对接。 参考文献: [1] http:...

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MIRIX:你的专属多Agent个人助手,通过屏幕观察和自然对话构建记忆

MIRIX:你的专属多Agent个人助手,通过屏幕观察和自然对话构建记忆。亮点:1. 多Agent记忆系统,涵盖六种记忆组件;2. 屏幕活动追踪,实时捕捉视觉数据;3. 隐私优先设计,所有长期数据本地存储。 参考文献: [1] http://github.com/Mirix-AI/MIRIX [2] https://mirix.io/ [3] https...

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WebMCP:让AI助手与网页应用无缝交互的创新解决方案

WebMCP:让AI助手与网页应用无缝交互的创新解决方案。亮点:1. 零配置认证,直接使用浏览器现有会话和Cookie;2. 精确工具接口,通过结构化的JSON-RPC访问功能;3. 架构简洁,通常只需不到50行代码即可集成。 参考文献: [1] http://github.com/MiguelsPizza/WebMCP [2] https://mcp...

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lmpo:一个简洁易懂的语言模型策略优化GitHub项目

lmpo:一个简洁易懂的语言模型策略优化GitHub项目。它通过强化学习对语言模型进行后训练,帮助提升模型在特定任务上的表现。亮点:1. 核心代码仅约400行,易于理解和修改;2. 支持多主机TPU训练,同时兼容单主机和GPU;3. 实现了多种经典LLM强化学习环境,如Countdown和GSM8K。 参考文献: [1] http://github.co...

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