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打造高可靠 AI 助手:Skill 编排、Workflow 设计与 Spec Coding 的深度实践
文章拆解上下文工程五大实践模式,对比 Skill 与 Subagent 差异,介绍 Vibe Coding、Spec Coding。分析使用 Skill 做 AI Coding 的问题,提出 Workflow 概念及解决办法,还说明了工作流使用方法和适用场景。
claude code也过气了?opencode+插件彻底火了~
opencode是开源CLI coding Agent,其与oh - my - opencode组合能让订阅的多个模型组队干活。还兼容claudecode,后台agent并行,lsp工具全开,有“ultrawork”魔法词,适合常切换用模型的人。
比互联网泡沫惨17倍!AI裁员潮上万科学家下一站在哪里?
《Nature》文章讨论AI泡沫破裂后,OpenAI、谷歌等公司科学家流向,认为或重回学术界或创业。虽有裁员震荡,但长期看或使AI人才与技术溢出到其他领域。
10个视频9个看走眼:连真视频都打Sora水印碰瓷,这世界还能信啥?
互联网充斥AI造假视频,真假难辨,造成诸多困扰。虽有部门要求打水印,OpenAI也如此,但有人给真视频打Sora水印。现有AI检测工具各有局限,检测技术发展任重道远。
曾拒15亿美金,超级天才Andrew Tulloch重返Meta,Thinking Machines Lab痛失联创
扎克伯格今年挖角动作不断,此前向Thinking Machines Lab开高价被拒,主角Andrew Tulloch曾拒绝超10亿美元报价。如今他离职将重返Meta,其加入能否为Meta超级智能注入新动力,值得期待。
新榜单CompileBench:让AI能搞定22年前的老代码
近日,CompileBench 测试 19 个 AI 模型编译真实代码能力,最难任务是复活 2003 年代码并交叉编译到 Windows 和 ARM64。不同模型表现不同,如 Claude Opus 4.1 成功完成 ARM64 静态编译,各模型有不同优缺点。
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。
DeepSeek大招曝光?梁文峰督战超级智能体:能自主学习,或年底发布
据彭博社爆料,DeepSeek正开发AI智能体,打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统,年底发布。此前DeepSeek R1表现出色,曾推动开源发展,此次新动作彰显竞争决心。
科普向:一文解构大模型后训练,GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练,先对比 PPO 与 GRPO,指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法,如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性,还提及 GRPO 其他缺陷。
陈丹琦有了个公司邮箱,北大翁荔同款
清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦被曝与Thinking Machines有关联,团队主页有其名字,其GitHub邮箱也以该公司后缀结尾。若属实,这将是她涉足工业界首站。该公司虽无产品,但人才资本丰厚。