「非编码任务」共找到 2797 篇相关文章
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
Replit 怒锤“欧洲版 Cursor”:造出百款“高危”应用,普通开发者一小时内黑入,氛围编码成了黑客“天堂”?
近日,Replit 员工报告 Lovable 未修复关键安全漏洞,扫描发现其百款应用高危,普通开发者一小时内可黑入。Lovable 虽推出‘安全扫描’功能,但仍未解决底层问题,引发对氛围编码安全责任的讨论。
比Claude效果更好、且便宜近 100 倍?xAI祭出“白菜价”AI编码模型掀桌子!网友:便宜没好货
xAI 推出编码助手模型 Grok Code Fast 1,采用新架构,有强大全栈开发能力。价格低,在性能与成本间取得平衡。用户评价不一,它在日常开发场景性价比高,与其他竞品各有优势。
GPT-5编程测评大反转!表面不及格,实际63.1%的任务没交卷,全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中,‘御三家’表面解决率低。深入看,GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂,能真实考验模型能力,当前模型解决商业问题能力有限。
62岁软件教父Martin Fowler警告:AI泡沫下,裁员潮印证行业萧条,大模型正将编程拖入“非确定性深渊”!
62岁软件教父Martin Fowler在The Pragmatic Engineer节目中谈AI对软件开发的影响。他认为当下行业萧条,AI有泡沫,编程从确定性转向非确定性带来挑战,也催生新工作流程,还强调测试、重构等的重要性。
突破具身智能任务规划边界,刷新具身大脑多榜单SOTA,中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈,中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain,构建全流程创新框架,在架构、数据训练、评估体系等方面有突破,还将开源成果推动生态发展。
明星AI编码助手涨价10倍惹怒开发者!CEO 回应:有人花千元薅了我们10多万,不挣钱不可持续
10月16日,AI代码助手Augment Code更新定价模式,按AI使用量计费,用户称成本涨超10倍。CEO称原模式不可持续,举例有用户带来高额成本。行业内多家公司也调整定价,反映AI编码助手成本和定价难题。
突发!微软刚开源GitHub Copilot Chat,超强AI Agent自动化编程
今天凌晨4点30,微软首席执行官分享VS Code的最新AI开源编辑器GitHub Copilot Chat。其亮点是支持AI Agent自动化编程,能执行多步骤编码任务。还支持人机协作、MCP协议等,在GitHub很受欢迎。
微软:LLM上下文学习并非真的学习!
微软研究指出大模型上下文学习(ICL)虽数学上符合学习定义,但只是拟合prompt内统计规律,非掌握任务本质。通过大量实验,得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
AI一眼认出95万物种,还能分辨雄雌老幼,2亿生物图像炼成“生命视觉”大模型
俄亥俄州立大学团队用2亿生物图像训练BioCLIP 2模型,取得最优物种识别性能。它在无相应监督信号的非物种任务中,准确率远超DINOv2,还涌现出物种间生态对齐、物种内差异分离等生物学理解。