「可复现性」共找到 4546 篇相关文章
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
视频实时生成可交互！ 两位自动驾驶大牛创业世界模型：40毫秒/帧，无需任何游戏引擎，人人免费可玩
李飞飞押注的世界模型领域有新成果，Odyssey公司由两位自动驾驶大牛创立。其AI无需游戏引擎，40毫秒/帧实时生成视频，玩家能实时交互。虽处于早期预览版，但已展现潜力，世界模型或成竞争热点。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
最具争议性研究：大模型中间层输出可 100% 反推原始输入
意大利罗马第一大学GLADIA Research Lab论文提出主流Transformer语言模型信息处理几乎不丢内容，是可逆的。实验验证其单射性，SIPIT算法能100%重建输入。研究有新视角，但也引发讨论。
微软公开预览可充当 MCP 服务器的 Logic Apps
微软宣布 Azure Logic Apps（标准版）公开预览新功能，可充当 MCP 服务器，为开发者构建和管理代理提供灵活方式。MCP 是开放标准，让 LLM、AI 代理等与外部系统交互，此功能好处多。
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体，最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro，解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计，创新训练方法，在多任务中表现出色，降低外部依赖，相关论文登HuggingFace热榜。
亚马逊AI购物助手重磅升级：可实时扫描、匹配商品
全球电商巨头亚马逊发布AI购物助手Amazon Lens Live，可实时扫描、匹配商品。它操作便捷，集成Rufus提供建议问题和亮点摘要。背后有强大技术支撑，已面向美iOS用户开放，将逐步推广。
从 RLVR 到 RLSVR：开放式任务如何获得可核验奖励
COLM 2026 论文提出 RLSVR 及 SpyRL，把摘要等开放任务变成“谁是卧底”游戏，用投票生成可核验奖励，在多任务有提升，但也暴露代理目标与质量关系、成本等问题。
Claude for Chrome来了！可作为浏览器扩展程序直接使用
Anthropic发布浏览器agent Claude for Chrome，可作Chrome扩展程序使用，能设日历、回邮件等。目前仅向1000名Max套餐用户开放，因使用浏览器的AI有安全挑战。AI浏览器成巨头争夺战场。