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代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开，介绍项目背景、实践方案、执行过程等，阐述Prompt规则生成方法，分析核心价值与效果，总结经验教训，展望未来技术演进和团队能力建设方向。
离GPT-5最近的一次！中国1万亿参数开源巨兽突然爆火
月之暗面发布全新模型Kimi K2 Thinking，自称开源「思考Agent模型」。它参数约1万亿，性能亮眼，碾压GPT - 5等，能连续调200 - 300次工具，已上线并开源API和权重，开发者可试用。
AI时代，我们为何重写规则引擎？—— QLExpress4 重构之路
AI时代下规则引擎需求旺盛，QLExpress4全面重构。它性能提升，编译和执行性能显著提高；体验优化，支持JSON语法、有表达式追踪功能；还在淘天、钉钉等有应用场景，且对AI友好。
魔笔 AI Chat Builder：让 AI 对话秒变可交互界面
文章介绍阿里云魔笔AI Chat Builder，它能将AI对话变可交互界面。对比现有AI应用开发方式，阐述其综合优势，还介绍核心能力、搭建方法、多端发布等，未来将打磨能力并推新功能。
快手Klear团队提出CE-GPPO：通过梯度保留协调熵，解决强化学习中的熵不稳定问题
快手 Klear 语言大模型团队提出新强化学习算法 CE - GPPO，以「熵」为核心，提出梯度保留策略，重新利用裁剪外区间低概率 token 的梯度，实现策略熵的精细调控，解决强化学习中熵不稳定问题。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
LLaVA-OneVision-1.5全流程开源，8B模型预训练只需4天、1.6万美元
灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5，全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元，在多模态基准上性能优，还公开数据构建与训练策略等细节，复现简单。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
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。