「代码优化」共找到 2721 篇相关文章
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
我去，程序员的福音啊？2.69 万 Star Maple Mono，真心不错，我已经用上啦～～～
介绍开源编程字体 Maple Mono，它将圆角、连字等多种特性融入一套字体，能提升代码可读性、优化符号表达等，解决了程序员高频痛点，但也有局限性，建议试用。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
单目3DGS迎来突破：影石开源UniSHARP实现全相机适配
影石研究院发布单目新视角合成模型UniSHARP，可通过单次推理秒级获场景高斯点云，支持混合相机训练与免标定推理，适配所有相机。团队还构建数据集、设benchmark，代码等均已开源。
10万智能体同场模拟，YuLan-OneSim带来真正的大社会实验
YuLan-OneSim是大语言模型驱动的社会模拟器，能模拟人类社会行为。它可零代码构建场景，有50个默认场景，具分布式架构，支持10万智能体同场模拟，还推出AI社会研究员，自动完成社会科学研究流程。
没想到，又一个Code Agents瓶颈，被美团&上交大彻底撕开了~
AI写代码能力提升，但打分方法僵化且成本高。上交大与美团论文提出新基准PRDBench，让AI出题人审核，还训练裁判PRDJudge，提升打分准确率与稳定性，促使AI学会‘看懂需求’。
腾讯纯文本LLM训视觉encoder，拿捏图表长视频，达到开源小模型SOTA！
腾讯开源Penguin - VL，直接用纯文本LLM训视觉编码器，跳出传统多模态拼接套路。在2B/8B紧凑参数规模的复杂任务中竞争力强，训练分三阶段，相关代码、模型等已开放。
欧洲版DeepSeek发布Mistral 3系列模型，多模态端云生态，无差别商用交付给全球开发者
欧洲最强AI公司Mistral AI发布全系开源模型Mistral 3，从675B到3B参数打通智能链路，采用先进架构，与业界合作优化，以Apache 2.0协议交付全球开发者，推动开源智能发展。
吴恩达：AI编程加速开发也埋下大坑，软件测试空前重要
吴恩达认为AI编程虽加速开发，但Agentic编码系统不可靠，会引入漏洞、删除代码等。他给出核心解法，利用Agentic测试，优先测后端和底层架构，还明确测试优先级，前端低、后端高。
AI的新技能不是提示词，而是上下文工程
最近，“上下文工程”在AI领域备受关注，人们讨论焦点正从“提示词工程”转移至此。构建有效AI智能体的秘诀在于提供的上下文质量，而非代码复杂程度，这正是上下文工程的意义。