「研发效率」共找到 1725 篇相关文章
Google | 发布革命性编码智能体：AlphaEvolve，突破数学极限！
DeepMind 发布由 LLMs 驱动的进化编码智能体 AlphaEvolve，能演化代码库用于算法发现和优化。它结合 LLM 创造力与自动化评估，减少幻觉，在谷歌计算生态、数学算法等多领域有巨大应用潜力。
AgentA/B：用AI模拟用户，真人AB测试或将成为历史
宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架，用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为，成本低、速度快，还能绕开真实流量测试。虽有人质疑，但它或改变传统AB测试。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
一个窗口搞定 SSH、SFTP、终端和 AI，爽啊！
早期运维、开发需多个工具，窗口多效率低，后来的工具又有收费、收集数据等问题。Netcatty是新的开源SSH工作区，整合多种功能，免费无数据收集，更新勤快，有诸多实用特性。
今天，「空间原生」时代正式到来！
6月8日，工信部和国资委要求机器人年底从「表演模式」转向「作业模式」，但现有模型空间感知能力不足。今天蚂蚁灵波发布 LingBot - Depth 2.0，开源 LingBot - Vision，其采用「空间原生」路线，训练高效且表现亮眼。
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
前 DeepMind 研究员反思：评测，而非算力或数据，才是下一阶段的瓶颈
前 Google DeepMind 高级研究员 Lun Wang 在技术长文中指出，当前主流评测体系滞后，静态基准会“安静失效”。作者主张引入序参量，呼吁构建自演进评测，还为一线工程师提供了研发建议。
跨越落地鸿沟！清华长三院发布首个真实场景AI竞技场，实战谁是最佳？
2026年AI产业冰火两重天，清华长三角研究院发布RWAI开源框架与“真实场景AI竞技场”。RWAI还原真实交互，实践效率高。竞技场重实际效能，产生多个赛道“擂主”，降低产业AI落地试错成本。
存量代码库难适配、人机边界模糊？百度拆解Coding Agent企业级落地的硬核解法
本文基于百度资深研发工程师颜志杰在2025 AICon大会演讲整理，剖析Coding Agent企业级落地三大挑战，分享百度“知识体系 + Rules建设”等实践，揭示开发者构建工程配套跨越代际鸿沟的方法。
Github持续上榜，这款 AI 自动渗透项目真有点东西！
传统渗透测试依赖人工，效率不高。开源项目PentAGI将‘AI Agent + 渗透测试’结合，能自动完成渗透测试任务，有自主决策能力，功能特性丰富，安装使用较方便，虽有局限但值得尝试。