「认知能力」共找到 3450 篇相关文章
“每给 Claude Code 提一个请求，我就点上一根烟，放松下”
OpenFGA 核心维护者 Siddhant Khare 写博客吐槽使用 AI 编程的‘疲惫感’，指出 AI 带来职业疲惫却被行业回避，还分析了原因，如任务量膨胀、角色转变等，并给出应对建议，引发工程师共鸣。
“心内推理”：一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。
压缩之外，Visual Tokenizer 也要理解世界？
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP，引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示，提出在预训练中引入语义理解，还发现Scaling Law现象，虽有争议但为研究提供新视角。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
为什么软件工程治理很重要：降低风险但不拖累速度
Sarah Wells 在哥本哈根 Goto 会议称，软件工程治理助团队决策、支持价值交付。糟糕治理会拖慢进度、增加成本。技术策略和组织技术雷达可辅助决策，还能从 DORA 能力学治理。
2025年如何学AI？如何用好AI？
文章围绕2025年学AI、用AI展开，作者黄益贺分享问答，涵盖学习指引、工具使用、产品赛道选择等多方面内容，如建议新手边用边学，对比不同工具功能，还分析了各模型和工具的特点与适用场景。
盘一盘，2017年Transformer之后，LLM领域的重要论文
本文梳理2017年Transformer后LLM领域重要论文。如提出Transformer架构的论文成现代AI基石；介绍GPT - 3的论文确立‘大模型 + 大数据’缩放定律，引领LLM军备竞赛等。还列举各论文内容与影响。
Claude 4破解困扰人类4年系统bug，30年码龄程序员200小时没搞定，GPT-4.1/Gemini-2.5也做不到
30年码龄程序员4年没搞定的顽固型‘白鲸bug’，Claude Opus 4配合Code模式，用30个prompt+1次重启，几小时就破解。此前GPT - 4.1等模型都失败，凸显Claude编程与推理能力强。
AI实力榜大洗牌！OpenAI谷歌强势领跑，Anthropic节节败退
Poe最新报告显示，2025年1 - 5月AI各领域市场份额大洗牌。OpenAI和谷歌势头猛，Anthropic掉队。文本生成、推理、图像等各领域竞争激烈，企业需搭建评估体系，按需选模型。
Anthropic推演2030年美国经济：AI时代，钱流向了有钱人
本文解读Anthropic最新AI影响经济研究报告，报告从任务层面建模，设置三种AI发展情景，推演2030年美国GDP、就业与收入分配的变化。