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Gary Marcus@GaryMarcus
Gary Marcus@GaryMarcus精选
推荐理由：Gary Marcus分享了Matei Zaharia的神经符号系统研究，用AI搜索在机器人上打败了现有最优方案，值得搞机器人或符号推理的人关注。
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6月19日
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Gary Marcus引用Matei Zaharia的研究，神经符号系统在机器人领域击败当前最优方法。该方法采用AI驱动的搜索（类似GEPA的方法），让AI生成AI与代码的混合体。Zaharia认为这类系统效率很高，并在其他应用中也观察到类似效果。该成果展示了神经符号系统在控制与规划方面的优势。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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6月8日
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marktechpost@Sana Hassan
marktechpost@Sana Hassan精选
推荐理由：做提示工程和模型微调的开发者，GEPA 框架提供了一种系统化的提示优化方法，比手动调参更高效，值得尝试。
6月3日
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Philipp Schmid@_philschmid
Philipp Schmid@_philschmid推荐理由：做Agent开发的团队终于有了自动化提示词优化的工具——GEPA支持任何CLI Agent，封装成函数就能自优化，省去反复手动调参的麻烦，建议试试。
5月30日
23:59
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Harrison Chase@hwchase17
Harrison Chase@hwchase17推荐理由：LangChain 用户现在可以直接用 GEPA 优化链性能，省去手动调优的麻烦，做 AI 工作流的开发者值得一试。