「需求侧思维」共找到 1083 篇相关文章
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
不会被AI替代？100年前的农民也这么想的，这些图表让你害怕！
文章指出没有工作能逃过AI替代命运，以农业、制造业岗位变化为例，说明AI将使人力需求减半。微软和谷歌超30%代码由AI编写，还提到人们对AI威胁认知不足，探讨了AI时代谁是受益者等问题。
Spring AI Alibaba 1.0 GA 正式发布，Java智能体开发进入新时代
2025年AI智能体爆发，Java智能体构建需求激增。Spring AI Alibaba 1.0发布，是基于Spring AI的AI框架，提供多智能体框架、生态集成等核心能力，助力Java智能体开发，还规划了持续迭代、可观测评估等功能。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
当数据库的主要用户不再是人类：我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征，通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法，还提到新需求催生开源项目 mem9，并给出实践教训，指出 AI 时代数据基建重要性。
拒绝重复造轮子！抽象 80% 工作场景，打造可复用的"AI 助手工厂”
文章指出，为解决重复开发AI助手的效率问题，智空间团队将高频需求抽象为可复用技术方案，打造“AI助手生产线”。介绍四大高频场景本质、共性挑战及对应方案，还阐述分层架构、解决方案、prompt架构等，最终落地“助手工厂”产品。
机器人浓度最高的一届春晚后，具身智能离走进千家万户还有多远？
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨具身智能落地卡点。专家认为其虽面临模型泛化、数据采集等难题，但发展乐观。工业场景对通用性需求不大，Agent 架构或成关键，数据和物理交互等方面也有挑战。
5000万用户、5000万美金ARR，全球第一AI创作消费平台要做AI时代Roblox
在AI大模型军备竞赛中，用户侧出现‘智能过剩’。SeaArt成立两年半成全球访问量第一的AI内容创作社区，其2.0版本SeaVerse实现全流程自动化。该公司不陷‘卖模型’陷阱，商业模式独特，有望成AI时代全民级内容平台。
陶哲轩用GPT5-Pro跨界挑战！3年无解的难题，11分钟出完整证明
陶哲轩与GPT - 5 Pro合作解决微分几何领域3年未解难题。GPT - 5 Pro从计算到证明一气呵成，助陶哲轩突破思维局限。陶哲轩认为AI在小、大尺度上有用，中尺度无益，还印证多尺度衡量工具有效性观点。