Standard RAG pipelines treat documents as flat strings of text. They use "fixed-size chunking" (cutting a document every 500 characters). This works for prose, but it destroys the logic of technical ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...

这意味着在推理阶段，用户只需要提供问题描述，不需要任何关于简化规则的额外提示，模型就能自动生成既正确又简洁的代码。特别值得注意的是：ShortCoder的pass@100得分（0.967）超越了当前最先进的DeepSeek-Coder-6… ...

The popular open source AI assistant (aka ClawdBot, MoltBot) has taken off, raising security concerns over its privileged ...

LLM-in-Sandbox 提出了一个简洁而有效的范式：通过给大模型提供一台虚拟电脑，让其自由探索来完成任务。实验表明，这一范式能够显著提升模型在非代码领域的表现，且无需额外训练。 研究者认为， LLM-in-Sandbox 应当成为大模型的默认部署范式 ， 取代纯 LLM 推理 。当沙盒可以带来显著的性能提升，并且部署成本几乎可以忽略不计时，为什么还要用纯 LLM？

USOR is a Solana-based crypto token, not a regulated commodity or oil-backed asset, despite marketing claims referencing U.S.

中泰证券发布研报称，据IDC预计，活跃Agent的数量将从25年的2860万攀升至30年的22.16亿，年复合增长率达139%；年执行任务总数将从25年的440亿次暴涨至30年的415万亿次，年复合增长率达524%；年Token消耗量预计从25年的0.0005P暴增至30年的152667P，年复合增长率高达3418%。随着Agent激增，CPU作为核心支撑，需求也将迎来较大增量空间。

On HMMT Feb 25, a rigorous reasoning benchmark, Qwen3-Max-Thinking scored 98.0, edging out Gemini 3 Pro (97.5) and ...

【导读】 13.8和13.11哪个大？这个问题不光难倒了部分人类，还让一票大模型折戟。AI如今都能做AI奥数题了，但简单的常识问题对它们依然难如登天。其实，无论是比大小，还是卷心菜难题，都揭示了LLM在token预测上的一个重大缺陷。

See an AMD laptop with a Ryzen AI chip and 128GB memory run GPT OSS at 40 tokens a second, for fast offline work and tighter ...

Judge Gregory Todd presided over a state trial court in Yellowstone County, Montana. In January, 2013, he issued the last ruling in a long-running court dispute. The lawsuit was filed by a Len ...

Real-world asset tokenization means ownership of many assets could move to the blockchain. It is early days, but we're already seeing rapid moves from regulators and industry players. Watch for shifts ...