「两阶段流程」共找到 2011 篇相关文章
AI coding 智能体设计
文章从分析Gemini - CLI源代码入手，解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容，还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计，介绍规约驱动开发模式。
上市后的摩尔线程，重心从造芯变成建生态
上市刚满15天的摩尔线程在MDC 2025大会展示全栈技术成果，回应市场关注。其创始人强调生态是GPU行业核心，正构建MUSA生态体系，MUSA架构升级，还揭晓‘花港’架构及两款芯片技术路线。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
人均「95后」，账上超十亿美金，MiniMax叩响港股大门
国内AI创业公司MiniMax在港交所刊发招股书，上市进入冲刺阶段。它以全模态技术和产品服务全球用户，营收增长快、亏损收窄，M2模型表现亮眼，且团队年轻高效，此次上市意义非凡。
DeepSeek-V3.2正式版发布，将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源，包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制，降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进，支撑高难度推理。还融合思考与工具使用，合成训练数据，在智能体评测表现优异。
1B参数，0.21秒识别，0.3%错字率：混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜，虽仅 1B 参数，却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点，通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
团队授权：分散化的架构决策
文章以黏菌创建网络为隐喻，探讨软件团队去中心化架构决策。介绍转型历程，包括重组团队、建立建议流程、创建上下文图等，阐述各环节作用、挑战与收益，强调其能提升决策质量与团队参与度。
周末我去泡温泉按模，顺带做了黑客松评委，看到了下一个趋势
作者黄叔参加百度世界与小红书科技打造的黑客松活动，其赛道分解决实际需求和精神需求两类。10 年出生小朋友获一等奖，作品创意惊艳。活动体现开发门槛降低、开发者多样，AI 应用效果涌现。
AI时代CRM的重生之路：阿里云上的Salesforce如何改写SaaS规则？
AI 浪潮下传统 CRM 面临效率、合规与智能融合等问题。阿里云上的 Salesforce 展出“中国定制化 AI CRM”方案，历经六年探索，从合规、生态到 AI 闭环构建能力，通过多行业实践重塑企业增长逻辑，为 SaaS 行业提供范本。