「阿里云栖大会」共找到 5396 篇相关文章
阿里云的野心，不在 Agent Builder
近期云厂商动作整齐，如阿里云推出企业级 Agent 全栈服务平台 Agent Studio。企业做 Agent 面临基础设施难题和高成本问题，业内探索了自建、用开发框架、企业级 Agent 平台三种路径，阿里云 Agent Studio 在多方面替企业解决麻烦，还可能改变云服务模式。
230个大模型在婴幼儿认知题上集体翻车！揭秘多模态大模型的核心知识缺陷
ICML 2025研究揭示多模态大模型在基础认知能力上表现不佳。研究者建测评题库CoreCognition测试230个主流模型，发现其存在核心知识缺陷，扩规模难补短板，还需补齐核心知识。
港大nanobot4,000行代码复刻Clawdbot
港大nanobot用4000行代码复刻Clawdbot，解决AI从‘被动回答’到‘主动服务’问题。它有核心架构Agent Loop，三大主动触发机制，模块化设计，还坚持少即是多原则，让AI成自动化助手。
阿里的 AI IDE 登场了，这事绝对有戏
阿里云正式发布通义灵码的AI原生IDE：Lingma IDE，免费开放，核心功能和Cursor对齐且速度更快。其整合Qwen、DeepSeek系列模型，有感知引擎等亮点，还有企业版适合国内公司。AI编程竞争激烈，阿里有机会做成。
人才济济的大厂，为何频频产出垃圾代码？
科技大厂常产出垃圾代码，原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成，他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势，但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量，这在AI时代隐患更大。
大模型幻觉的源头找到了！清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制，确认幻觉关联神经元存在，揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为，为开发可靠 AI 系统提供靶点。
大模型也需要自我反思，上海AI Lab合成“错题本”让大模型数学成绩提升13.3%
上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。
阿里正式批准林俊旸辞职！CEO亲自挂帅新基模小组
昨日深夜林俊旸官宣告别Qwen，国内媒体确认其离职属实，阿里CEO吴泳铭批准。此外，周靖人继续领导通义实验室，吴泳铭等领导新小组，阿里坚持开源模型策略。
DeepSeek、GPT、Qwen，所有大模型架构图都有，Karpathy：宝藏画廊！
大模型赛道热闹，架构创新多，理解困难且缺清晰架构图。AI 研究者 Sebastian Raschka 绘制主流大模型结构，整理成在线图谱「LLM Architecture Gallery」，方便研究者查阅对比。
启发学习：让大模型认知从外化到内生
当下大模型能力多靠人为框架，能力上限受限。文章提出“启发学习”，将其集成到推理侧成Isaac框架，通过Prompt与网络层注入复用旧经验，实验显示能大幅提升大模型任务性能。