MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列最新推出的多模态大模型，具备领先的视觉-语言理解与生成能力。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建，总参数量为 8B，在多项权威评测中表现卓越。在 OpenCompass 综合评估中平均得分达 77.0，超越了包括 GPT-4o-latest、Gemini 2.0 Pro 等主流闭源模型，以及参数量更大的开源模型（如

GSPO不仅是一种更加稳定和高效的RL算法，更是推动语言模型智能进一步发展的关键技术。其序列级别的优化理念与奖励机制的自然对齐，为未来RL训练提供了新的理论基础和实践路径。阿里巴巴Qwen团队已将GSP成功应用于Qwen3系列的训练中，取得了显著性能提升，并将继续推动RL技术在大模型训练中的规模化应用。

Small Language Models are the Future of Agentic AI》是一篇具有强烈实践导向和行业洞察的论文。它不仅系统论证了SLMs在智能体系统中的优势，还提供了可行的迁移路径和应对反对意见的逻辑框架。对于从事AI智能体开发、模型优化、资源管理的从业者和研究者来说，这是一篇不可忽视的重要文献。slm-agents。

Whisper 是由 OpenAI 的 Alec Radford 等人提出的顶尖自动语音识别（ASR）与语音翻译模型，相关成果发表于论文《Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision》。作为依托大规模弱监督训练的代表性模型，Whisper 凭借超过 500 万小时标注数据的训练基础，在零样本场景下展现出极强的泛化能力，能够适配

Muon通过矩阵正交化和分布式优化设计，为LLM训练提供了高效、稳定的新选择。其开源实现和实验数据不仅验证了技术可行性，更为后续研究提供了宝贵资源。在AI模型规模持续膨胀的今天，此类工作对降低训练成本、加速AGI发展具有重要意义。

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习领域正以前所未有的速度推进科学发现和技术创新。然而，传统的科学研究模式往往受到时间、资源和专业知识限制，阻碍了研究者们探索新想法的能力。为了解决这一挑战，引入了一个名为“AgentLaboratory”的开源框架，它利用大型语言模型（LLMs）构建了一组自动化代理，能够完成从研究构思到最终报告的全流程工作。本文将详细介绍这个智能实验室的工作原理、评估它的性能，并

代码解释这段代码实现了一个基于状态图（StateGraph）的简单对话系统，该系统利用两个“专家”节点（加法专家和乘法专家）来处理用户的问题。每个专家节点都由一个函数表示，并且可以根据需要将任务传递给另一个专家。代码的主要部分如下：模型和工具定义：专家函数：状态图构建：状态图的可视化：对话处理和输出：这段代码的主要功能是创建一个能够处理加法和乘法查询的对话系统。用户提出的问题首先由加法专家处理，如

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连接并控制通过Python/Node.js脚本实现的服务器集成OpenAI API进行自然语言处理支持工具扩展机制（通过服务器注册工具函数）实现交互式聊天界面。

它提醒我们：在追求技术突破的同时，如何确保AI始终服务于人类的知识探索，仍是亟待解决的挑战。正如论文作者所言，只有当监督协议能够驾驭“超越人类的AI”时，我们才能真正释放其推动科学进步的潜力。当AI能力超越人类时，如何确保其输出的真实性？GPQA通过提供接近人类知识边界的难题，帮助研究者设计新的监督协议，例如让非专家通过AI辅助验证答案。（Graduate-Level Google-Proof Q