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AI 编码 3.0:人机协作,正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0,2.0解决生成问题,3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程,协作需从经验驱动转向模型驱动,Kanban和Harness等工具也有了新角色,系统更强调验证和控制。
英伟达护城河又宽了!低调收购开源算力调度王牌工具,全球过半顶级超算在用,Thinking Machines也离不开它
英伟达低调收购SchedMD,其为Slurm系统核心开发商,该系统被全球超半数TOP500超级计算机等使用。收购整合成本低、战略价值高,英伟达承诺保持Slurm开源,但相关项目开发受关注。此外,英伟达还推出Nemotron 3系列开源模型。
阿联酋K2横空出世,数学、代码样样行,速度全球最快,GPT-4看了都得抖三抖
阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学与G42公司联合推出开源AI推理系统K2 Think,基于Qwen 2.5 - 32B模型。它靠六项技术性能出众,在多领域测试成绩好,还以小参数量媲美大模型,且全面开源。
模型大一统?1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」!
约翰斯・霍普金斯大学研究发现,1100多个不同神经网络,即便训练条件不同,最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证,虽成因待探索,但意义深远。
复读一年,AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分!AI 数学能力发生了什么?
今年媒体让AI做高考数学题,Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年,AI数学能力指数级增长,这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题,未来高考数学或难区分模型能力。
上下文工程的崛起:提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统,技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具,其重要性日益凸显,且与提示词工程有明显区别。
The Batch: 943|液体和气体如何运动
传统数值方法模拟复杂物理系统慢且贵,基于机器学习的模拟通常只适用于特定系统。研究人员构建通用 transformer 模型 Walrus,可模拟流体运动,开源且在多方面表现出色,有望加速多领域模拟工作。
中国AIGC「全家桶」来了!三箭齐发杀入全球第一梯队
3月27日,2026中关村论坛上,天工AI发布游戏世界模型Matrix - Game 3.0、视频大模型SkyReels V4和音乐大模型Mureka V9,杀入世界第一梯队,解决行业顽疾,还发布2026 AGI战略。
Meta打开AI元认知,让AI不止会解题,还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制,让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’,与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法,虽有局限,但为大模型推理难题提供了解决方案。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立,大模型改变特征工程等,还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。