# 超越LoRA：最流行的微调技术真的无可替代吗？
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LoRA在参数高效微调中占据98.4%的使用率，但Hugging Face在新博客中探讨了其他PEFT技术的潜力，包括DoRA、LoRA+等，并提供了自动化搜索工具帮助用户选择更优方法。
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# MosaicLeaks：你的深度研究智能体真的能守住秘密吗？
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深度研究智能体在结合私有文档与外部工具时易引发“马赛克效应”隐私泄露。新基准MosaicLeaks量化了三种泄露类型，并提出隐私感知训练方法PA-DR，将完整信息泄露率从34%降至9.9%。
# Google AMIE登上Nature：医疗AI从诊断走向长期疾病管理
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Google的AMIE研究系统从单次诊断对话进化为长期疾病管理，在Nature发表的研究显示其管理推理能力与初级保健医生相当，且在计划精确性和指南一致性上显著更优。
# 超越LoRA：参数高效微调还有哪些更好选择？
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LoRA占据98.4%的PEFT使用率，但Hugging Face团队通过实证发现，其他技术（如IA3、AdaLoRA）在某些任务上更优。文章提供选择指南与PEFT库的扩展支持。
# 你的代码代理够智能吗？开源模型在自有工具链上的基准测试
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Hugging Face推出针对代码代理的基准测试框架，衡量模型使用工具的效率（如token消耗、调试步数）。以transformers库为例，发现代理优化后的API可减少1.3-6倍token。
# MosaicLeaks：你的深度研究代理能保守秘密吗？
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深度研究代理在融合私有文档与外部工具时，可能通过查询碎片泄露敏感信息。MosaicLeaks提出新基准与PA-DR训练方法，将完整信息泄漏从34%降至9.9%。