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GPT-5.6曝光了!OpenAI砸钱宣战:换掉Claude Code

GPT-5.5发布三周,GPT-5.6曝光且进入开发全速阶段,预计下月亮相。OpenAI本周四将上线「ultrafast模式」,速度提升2 - 3倍。Codex与Claude Code全面开战,OpenAI砸钱吸引开发者,AI自我加速与商业化形成正反馈。

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748GB内存、20P算力,英伟达把数据中心塞进了桌子底下,第一台已经送到Karpathy家里

英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者,首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力,用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力,英伟达从软硬层面推进。

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第二代AI预训练范式:预测下个物理状态

英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出,当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」,在物理世界应用中「水土不服」,第二代范式应是「预测下一个物理状态」,引发机器学习社区讨论。

AINLPer
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不止是 Claude Code 平替:这个开源 CLI 还支持“多模型协作 + 子代理并行”

Kode 定位是在终端中完成代码库理解、文件编辑、命令执行等开发流程,有三大亮点:将多模型协作设为核心能力;支持 AGENTS.md 文档模式;终端体验好,有强大的补全系统。还介绍了使用方法和适用人群。

小华同学ai
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GitHub Copilot新代理把「自家人」逼疯了!

GitHub Copilot新智能体Coding Agent公测,官方想让它成协作开发搭子。但在微软仓库使用时问题多,多次提交失败、逻辑不通,未解决关键问题,虽能自动完成繁琐任务,但距‘靠谱搭子’还远。

AI科技大本营
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理解归 AI,正确归引擎:从一句话到一条实时数据链路(0代码搭建实时任务)

文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程,再深入系统内部讲链路构建与演进,阐述设计方法论,最后提出未来规划。

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清华系团队出手!一张 4090 即可「爆改」,1.3B小钢炮震撼开源

5月11日,清华系团队面壁智能联合多方开源端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。它参数仅1.3B,性能超阿里、谷歌等同级对手,效率翻倍,还实现两项架构创新,适配主流开源生态,降低开发门槛。

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AI 写代码太快,人类测试跟不上了,Meta 用新方法把 bug 检出率提升 4 倍

Meta 用即时(JiT)测试方法提升软件质量,该方法在代码评审期间动态生成测试,在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍,源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。

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NeurIPS 2025 | Code Graph Model:重塑代码大模型架构,利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈

在 NeurIPS 2025 上,蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」,它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制,打破业界刻板印象,在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。

AINLPer
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豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA

字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。

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