「自我改进编程智能体」共找到 1682 篇相关文章
Linus一句话说透Al局限：代码不能直接用，bug只能创可贴式地修
本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发，谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具，有价值但无法替代长期维护者经验。
Nathan Lambert：GLM-5.2是开源Agent重大突破，连锁反应将渗透进更广泛的经济体
开源AI观察者Nathan Lambert称GLM - 5.2能做顶尖付费AI才能做的事，是开源Agent重大突破。其表现超预期，是首个在编程框架中用着‘手感极佳’的开放权重模型，将给闭源模型带来价格压力。
让大模型“边看边改”，视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026
复旦、创智联合推出RSAgent，让多模态大模型通过多轮工具调用生成准确掩码，解决视觉分割难题。该工作入选ICML 2026，实验显示其在多个测试集上表现领先，还展示了从‘看图问答’到‘视觉行动’的路径。
小模型代替顶级闭源：微软用4B小助理，砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。
“龙虾之父”接连点赞，星标 5k+：有道龙虾李良才拆解全场景 Agent 演进逻辑与 Vibe Coding 实战
网易有道推出国内大厂首个 100% 开源 Agent 产品有道龙虾 (LobsterAI)，发布不到一月在 GitHub 获 4000+ Star，还获‘龙虾之父’点赞。有道 AI 应用架构师李良才在大会分享其养成史、架构选型及 Vibe Coding 实战。
新鲜出炉！Claude Code之父亲授 Opus 4.7 最佳实践
Anthropic发布的Opus 4.7被定位为最强模型，Claude Code创始人Boris Cherny分享使用最佳实践，介绍4.7与4.6区别、构建交互编程会话方法、effort等级设置等内容。
Anthropic 的 Harness 设计：build to delete
Anthropic工程博客发布Harness设计文章，探讨Claude完成全栈应用开发任务。指出单Agent模式问题，采用GAN式对抗、三Agent编排，对比单Agent与多智能体产出，还介绍调教评估者及编排简化，提出Build to Delete原则。
华人学生立大功！新王Mamba-3直击Transformer死穴，推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布，由CMU普林斯顿原班人马打造，15亿参数性能比Transformer高4%，长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学，推理优先，有三大核心技术，还能与自注意力层混合提升检索能力。
CUTLASS 笔记 (2)：混合精度 GEMM kernel
文章介绍实现支持不同精度的 GEMM 算子，解析精度转换技术细节，还介绍根据 PTX 文档实现自定义 FP8 精度的 GEMM kernel，包括揭开 MMA Atom 面纱、分析 TV 与 MN Layout 等，最后完成精度验证。
Anthropic 2026 Agentic Coding 趋势报告：软件开发的 8 大变革
Anthropic《2026 Agentic Coding Trends Report》基于企业实战数据，总结了AI编程Agent重塑软件开发的8大趋势，分基础、能力、影响三类，附企业案例，还给出2026年四大优先事项。