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 ...

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？

A novel F-actin-binding motif consisting of an α-helix hairpin from a Legionella pneumophila lysine fatty acyltransferase has the potential to be developed as an F-actin probe.

Python turns 32. Explore 32 practical Python one-liners that show why readability, simplicity, and power still define the ...

JIT compiler stack up against PyPy? We ran side-by-side benchmarks to find out, and the answers may surprise you.

With the PyArrow library installed, pandas 3.0 interprets string columns automatically as the str data type instead of NumPy- ...

这就好比我们突然发现，原本只会纸上谈兵的军师，一旦给了他一套完整的作战工具，立刻就能指挥千军万马。研究结果显示，不同的AI模型在获得沙盒环境后，性能提升幅度从1%到24%不等，这在AI领域算是相当可观的进步。

这就好比我们突然发现，原本只会纸上谈兵的军师，一旦给了他一套完整的作战工具，立刻就能指挥千军万马。研究结果显示，不同的AI模型在获得沙盒环境后，性能提升幅度从1%到24%不等，这在AI领域算是相当可观的进步。

摘要 随着 Anthropic 开源 skills 仓库，"Code Interpreter"（代码解释器）模式成为 Agent 开发的热门方向。许多开发者试图采取激进路线：赋予 LLM 联网和 Python 执行权限，让其现场编写代码来解决一切问题 ...

2025年秋，欧洲多家中小企业财务人员陆续收到一封看似普通的邮件：“附件为贵司最新账单，请查收。”随信附带一个名为 invoice_OCT2025.svg 的文件。用户双击打开后，屏幕上只显示一张简洁的矢量发票图——毫无异常。