「基于退出码策略」共找到 1949 篇相关文章
一举击败Claude Code!微软提出代码生成黑科技:一键直出36K行代码
现有方法依赖自然语言规划生成仓库易失效,微软提出Repository Planning Graph (RPG),以图谱替代文字规划。基于此的ZeroRepo框架能让仓库生成可控、可扩、可验证,在新基准RepoCraft上表现远超Claude Code。
雷军:小米一直有一颗芯片的梦想
9月25日晚雷军年度演讲深情坦言,小米一直有造芯梦想。其造芯始于2014年松果电子,澎湃S1虽量产但未成功,后停掉SoC研发。2024年小米成功流片3nm芯片,玄戒O1首发于小米15S Pro,表现出色,但雷军称其成功只是第一步。
刚刚,美团开源 SOTA 推理模型 LongCat-Flash-Thinking,性能逼近 GPT5-Thinking
美团宣布开源高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking,性能逼近 GPT5-Thinking,是国内首个结合多种推理能力的大语言模型。它采用新方法提升性能,已在多平台开源,API 平台免费开放,还兼容主流 API 格式。
OpenAI官方揭秘:我们这样用Codex写代码「7大核心用法、6条最佳实践首次公开」
本文基于对OpenAI工程师访谈和内部数据,汇编了Codex的7大核心用法,如代码理解、重构与迁移等,还给出6条最佳实践,展示其如何助力团队高效工作、提升质量及管理复杂性。
腾讯提出SPO,告别Group
腾讯团队提出Single - stream Policy Optimization(SPO),回归单流策略梯度范式,解决组基方法瓶颈。它有多项亮点,如告别组同步、采用自适应价值跟踪等,在实验中提升了模型性能和训练吞吐。
从「对口型」到「会表演」,刚进化的可灵AI数字人,技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」,全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径,设计多模态两阶段生成框架,实验显示其在多方面领先竞品。
刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
邱锡鹏老师团队发布VehicleWorld:让智能汽车真“智能”
邱锡鹏老师团队发布论文,构建高度仿真的智能座舱虚拟环境VehicleWorld,并提出基于状态的函数调用(SFC)方法。实验显示,SFC大幅提升任务执行准确率和效率,还构建了Vehicle Benchmark进行评估。
重磅!Thinking Machines开山之作:大模型输出随机的根本原因被揪出,并开源终结方案
由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客,开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化,并给出系统性解法,还开源方案。
蚂蚁集团发布KAG-Thinker,多跳问答慢思考,医疗领域拿下87分
在LLM问答领域,多跳问题存在局限性。蚂蚁集团发布KAG - Thinker,它是基于KAG框架的模型,能解决复杂问题的逻辑连贯性和上下文一致性。还介绍了其工作原理、示例、医疗应用及稳定性表现。