「游戏化设计」共找到 2231 篇相关文章
从 MCP 到 Agent：构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践
本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系，涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容，还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
GLM4.5实测：审美不如R1，全栈还不大可用，别急冲
7月29日智谱开源GLM - 4.5。作者实测发现其在UI设计审美不如R1，生成卡片表现不一，Coding能力勉强及格，全栈代码生成未达可用阈值，存在无多模态能力、上下文窗口短等问题，目前还别急着冲。
在AI工具间来回切换了1年后，可灵用一张画布终结了它。
作者参加WAIC印象最深的是可灵更新，其首发灵动画布并升级多图参考功能。灵动画布可一站式完成图文视频创作，多图参考精准度提升，解决了AI工具孤岛化问题，让创作更自由。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。
OpenAI 的“编程”新范式？其实是瀑布模型的回魂：“听 PM 的话、写需求文档”
在今年AI工程师大会上，OpenAI研究员Sean Grove提出在AI驱动时代，清晰规范将取代传统代码成软件开发核心产物。他认为编程核心是结构化沟通，该转变是工程实践未来方向，但引发诸多讨论。
4人团队，连做两款AI教育爆款，AI时代小团队创业取胜指南
Oleve是仅4人AI创业公司，年化收入达600万美元。旗下Quizard和Unstuck AI成爆款。其成功在于技术敏锐，用OpenAI Codex起步；有“精益增长”策略；且实现流程全面自动化，为小团队创业提供样本。
迟到3个月的美图Agent，RoboNeo居然有一些惊喜？
美图公司推出专注影像与设计的AI智能体RoboNeo，虽来得有点迟，但实战测评中它和星流Agent各有优劣。星流是光影与排版“偏科生”，RoboNeo是细节与执行“实干派”，适配不同需求。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
奶牛版 Oura 估值 10 亿美金，AI+PDF 让它拿了 1700 万美金融资
市场上多数AI PDF产品是ChatPDF模式，用于C端。企业关键非结构化数据多在PDF等传统载体中，难以获取。硅谷工程师做的Extend AI产品，获1700万美金融资，解决传统文档处理难题，打造平台。