「代码认知」共找到 1942 篇相关文章
同一天，Cursor、ClaudeCode都把 Agent 的手脚伸进了你的内网
9月2、3日，Cursor和Claude Code分别发布功能，让AI Agent工具执行跑在用户网络而非云上，解决企业代码不出内网痛点。这标志AI编程工具进入to B基础设施之争，不过要关注安全信任问题。
连续自回归的dots.tts：小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型，路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts，是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型，有准确度高、可扩展等特点，还开源了代码。
GCEA-YOLO：给油田装上"防火眼"，把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大，传统检测方法有局限，深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络，含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块，检测精度显著提升，还验证了泛化与稳定性，并给出复现代码。
跟上 AI 的节奏：为演进式架构构建上下文存储库
本文探讨AI辅助开发带来的上下文认知断层问题。在开发中，AI前期提效但后期难题凸显，企业面临团队执行和管理层决策层面隐患。可通过融合三大工程规范构建上下文存储库解决，确保开发逻辑可控。
AI给你的总是平庸答案?5.8万星插件证明:问题不在模型,在你
GitHub上5.8万星的`taste-skill`仓库，无模型代码，仅用文本规则让AI编程工具输出更有品味。揭示AI默认给平庸答案是概率采样结果，还给出反中位数三问及AI时代变贵的是判断力。
世界模型评测的最大盲区，被这个新基准捅破了
过去一年，‘世界模型’成视频生成领域热词，厂商强调产品要模拟真实世界运行规律，但业界评测一直未能精准检验其‘物体恒存’的认知能力。为此，研究者提出新基准MemoBench，测试了主流模型，揭示其短板。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
用LoRA微调VLM做乳腺癌病理分类，实战对比CNN
哈萨克斯坦团队论文对比CNN和用LoRA微调的VLM在乳腺癌病理分类上的表现。指出VLM微调后接近CNN水平，但CNN仍是王者。还介绍LoRA原理、实验设计、结果，给出实战代码及对从业者和研究者的启示。
英伟达开源深度研究引擎：企业级数据不出门，研究自动做
NVIDIA推出AI-Q Blueprint，将深度研究流水线打包成Agent Skill，解决企业级数据处理难题。它能让企业数据不出门，代理框架可派任务并获报告，还支持多种认证模式，代码库可本地部署，专为深度研究打磨。
为什么我不“凭感觉编程”
作者 Jacob Harris 分享不“凭感觉编程”的原因。他认为使用 LLM 要付费，且无法应对编程本质复杂性，还缺乏元认知。同时，他强调编程中摩擦的重要性，在乎编程的创造性与责任感，也反感 LLM 语气等。