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5 万行代码 Vibe Coding 实践复盘:最佳实践、关键技术,Bitter Lesson

大厂资深工程师分享 3 个月用 AI 写 5 万行代码的体验,介绍 Vibe Coding 实践,分析 Coding Agent 关键技术如语义搜索、MCP,对比 Cursor、GitHub Copilot、Cline 等产品,还提到 Agent 开发要避免过度植入人类经验。

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LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制

中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。

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SOTA大模型遇上加密数据评测:Qwen3未破10%,o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究

当前推理模型在基准测试中性能卓越,但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测,用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型,结果显示模型表现不佳,还分析了模型“犯难”原因。

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不吹不黑,在Agent任务上,kimi 2.6确实让我忘了Claude。

Kimi K2.6发布并开源,代码和Agent能力提升。作者测试发现,它在部署Claude Code源码、网站生成、多智能体任务等方面表现出色,审美提升,思维活跃,还能复刻文档风格,开源释放了前沿编程能力。

探索AGI
算法论文7

多模态大模型不会画辅助线?最新评估得分:o3仅25.8%,远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合

清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试,评估大模型视觉推理能力。结果显示,主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类,开源模型表现更差,暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。

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新闻资讯8

AICon 深圳 2026 全日程揭晓|聚焦 Agent 工程化,构建可靠智能的技术路径

8月21 - 22日,AICon全球人工智能开发与应用大会将在深圳举办。大会全日程已发布,产业一线技术专家将围绕Agent工程化等前沿方向,分享技术探索与工程实践,探讨AI从能力突破走向系统构建的新路径。

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她如何把“系统2”带给了大模型 |对话微软亚洲研究院张丽

本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力,2025年1月发布rStar - Math,用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力,引发广泛讨论。

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AI 企业 Day 0 出海,如何少走技术弯路?

InfoQ与多家AI出海企业交流发现,很多企业放弃常见Agent平台和流行框架,选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品,构建完整基础设施图谱,解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。

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对话唐波 x 伍斌:OpenClaw 最强的地方,为什么也成了它最大的短板? | AI 进化论

本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命,对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势,后成短板,还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。

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