「编程范式转移」共找到 2061 篇相关文章
AI-Native 的 Infra 演化路线：L0 到 L5
文章来自 Agent Infra 创业者 Hang Huang，以其产品开发实践经验，分享 Agent Infra 机会。指出 AI 编程生产力跃迁，从写代码到掌控软件全生命周期是趋势，还提出 L0 - L5 模型描述 AI-Native Infra 演化路径。
SDD 如何在复杂业务系统中真正落地？
文章围绕SDD在复杂业务系统落地展开，介绍OpenSpec库使用，对比与系分差异，分析其优势与问题，如LLM与IDE执行能力鸿沟、无update命令等，还对比OpenSpec和GitHub Spec Kit，并给出流程及提示词。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
AI工具的真相与幻象：从客服看AI应用的理性边界
文章以某科技公司AI产品部门负责人张文的经历为例，讲述AI客服系统失败、AI编程助手成功的情况，指出AI应用存在期望与场景不匹配问题，还探讨了AI落地转变及组织搭建难题与解决办法。
Mini-Omni-Reasoner：实时推理，定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布：闭源，原生多模态，一发布就落后？
时隔9个月，Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark，原生多模态推理，但能力表现一般，编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式，致力于成个人超级智能，技术亮点多，性能高效。
横扫19项榜单！大晓机器人开源全球首创空间智能底座
大晓机器人联合多机构推出通用基础模型“ACE - Brain - 0”并全行业开源。它打破本体壁垒，在24个核心benchmark中19个获SOTA成绩，应用于机器狗，还提出新训练范式，统一四大能力，重新定义通用具身智能。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
实测GPT-5 Pro：别被普通版骗了！Pro才是OpenAI真正的顶级模型
新智元实测发现GPT-5表现飘忽，但其Pro版本实力强劲。在编程、推理计算、图像识别等多方面表现出色，网友实测后也赞不绝口。此外，文中还介绍了GPT-5提示指南及OpenAI放出旧模型的彩蛋。