「经济规则」共找到 413 篇相关文章
全球最强编码模型 Claude 4 震撼发布：自主编码7小时、给出一句指令30秒内搞定任务，丝滑无Bug
Anthropic 首届开发者大会发布 Claude 4 系列，含 Opus 4 和 Sonnet 4 两型号，编码、推理能力强。Opus 4 处理长任务出色，是最佳编码模型；Sonnet 4 经济高效，被 GitHub 等采用。Claude Code 工具也正式发布。
Karpathy：很多App就不该出生、人类唯一护城河只剩理解、CPU将沦为配角
在Sequoia Ascent峰会上，AI先驱Andrej Karpathy分享对2026年技术浪潮思考。他认为LLM是新物种，让部分旧软件多余，未来软件接口或为说明文本，还谈及模型能力不均匀性、创业机会、智能体经济及人类价值。
AI产业的新胜负手：词元的生产与编排｜甲子光年智库
AI产业正走向“代理式执行”，核心生产逻辑从“数据驱动”转为“词元驱动”。文章阐述了词元经济的形成、生产过程及运行链路，指出AI竞争将围绕词元生产与编排展开。
从 0 到 25 万行：一个 100% AI 编码项目，真正难的不是生成，而是治理
作者分享 Routa 项目用 AI 驱动开发的经验，指出 100% AI 编码项目真正难的是治理。介绍多个工具参与情况，阐述项目长出反馈系统的过程，包括规则入口、上下文收敛、提交前约束及仓库级裁决等。
Coatue 最新报告：复盘 400 年、 30+ 次泡沫，我们离 AI 泡沫还很远
Coatue 最新报告否定‘AI 泡沫论’，结合市场与消费数据，表明 AI 拉动经济。复盘历史，推出‘泡沫评分标准’。反驳市场对 AI 的 8 大质疑，还指出谷歌转型成功，预计未来 AI 利润可观，给出投资原则与指标。
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
/phodal-writer：如何把十年写作经验整理成一个 Skill
作者Phodal分享将十年写作经验整理成写作Skill的过程。指出用AI写作输出不稳定，问题在于未将写作决策工程化。经样本整理、模式提取、规则改写等步骤，形成可复用的写作系统，强调其可放大经验可迁移性。
什么！我把SQL编辑器装进了大模型？
文章介绍基于约束解码技术，结合CFG、Jinja模板和XGrammar框架，为大模型SQL生成配备“编辑器”。它能保证语法正确、遵循规则，还具灵活性。但面临约束干扰和性能瓶颈，未来可简化配置惠及更多用户。
0.25秒识破未见攻击，这套检测方法没看过任何越狱样本 | EMNLP'26
大视觉语言模型带来隐蔽攻击面，现有检测器难平衡。中国人民大学与阿里巴巴集团联合提出Learning to Detect（LoD），不依赖攻击样本和手工规则，从模型内部激活学安全模式，实验效果好且代码开源。
17万白领岗消失！Scale AI最新研究：AI仅动用了3%实力
新智元报道，近期多家巨头裁员17万，AI成“罪魁祸首”。但Scale AI和Center for AI Safety研究指出，全球六大顶尖AI自动化率不到3%，新基准RLI评估显示其执行有经济价值项目能力有限。