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本周顶尖AI论文（7月28日 - 8月3日）：
- GEPA
- Graph-R1
- AlphaEarth
- 自我进化代理
- 层次推理模型
- 高效注意力机制
- 几何平均策略优化
阅读更多内容：
1. AlphaEarth 基金会
AlphaEarth 基金会 (AEF) 引入了一种任务无关的地理空间基础模型，该模型学习地球表面的紧凑、时间连续的嵌入场。
2025年7月30日
我们的新人工智能模型 AlphaEarth Foundations 正在以惊人的细节绘制地球地图。🌏🔍
科学家们现在将能够更快地追踪森林砍伐的影响，监测作物健康等，得益于我们的新数据集。🧵
2. 几何平均策略优化
引入了一种稳定的替代方案，称为组相对策略优化（GRPO），广泛用于通过强化学习提高大型语言模型的推理能力。
3. 格帕
引入了一种新的优化器 GEPA，它使用自然语言反射和基于帕累托的搜索自适应地改进复合 AI 系统的提示。
2025年7月29日
提示优化与 GRPO 等 RL 算法相比如何？
GRPO 需要数千次推出，但人类可以从一些试验中吸取教训——通过反思哪些有效，哪些无效。
认识 GEPA：一种反射式提示优化器，其性能比 GRPO 高出 20%，而推出次数减少 35 倍！ 🧵
5. Graph-R1
引入了一种新颖的RAG框架，超越了传统的一次性或基于块的检索，通过整合图结构知识、主动的多轮交互和强化学习。
7. 在你的提示中在哪里展示演示？
介绍了DPP偏差，这是一种在大型语言模型（LLMs）中出现的新型位置敏感性，其中演示在提示中的位置显著影响输出的准确性和稳定性。
2025年7月31日
在你的提示中应该放置演示的位置？
这篇论文发现，许多任务在提示的开始处放置演示会有好处。
如果演示放在用户消息的末尾，它们可能会翻转超过30%的预测，而不会提高正确性。
对AI开发者来说是个很好的阅读。
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