「LLM开发」共找到 2457 篇相关文章
告别单打独斗!ClawTeam-OpenClaw 一键 spawn 整个 AI 开发团队
ClawTeam-OpenClaw 是多代理协调框架 OpenClaw 深度适配版,让 AI 代理自动组队协作。它有一键 spawn 团队、智能任务依赖管理等功能,在科研、开发、投资分析场景优势明显,介绍了使用方法和项目地址。
AI Coding后端开发实战:解锁AI辅助编程新范式
文章指出AI Coding应用中开发者存在认知误区,基于实践为后端开发者提供使用指导。涵盖个人上下文管理、输出质量判断等内容,介绍核心使用流程,涉及项目开发、脚本处理等场景及最佳实践。
大突破!实验证明,RL能为LLM注入“创新”能力
此研究挑战‘RL不教新技能’观点,通过‘字符串转换预测’实验证明,RL能让LLM学会组合已有原子技能,形成可泛化、迁移的元技能,还给出模型能力提升路径。
拒绝「降智、减配、乱收费」:面向LLM API的可信验证框架
大语言模型成AI应用基础设施,黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架,能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下,验证黑盒LLM API执行完整性,检测违规行为,相关论文与代码已公开。
LLM时代的事件抽取:从静态任务到认知脚手架
此综述论文探讨LLM时代事件抽取价值,认为其未被削弱,应视为“认知脚手架”。它系统梳理任务分类、方法演进等,还提出六大未来研究方向,指向将其演化为智能感知与记忆层。
火山引擎AI开发「全家桶」大升级,Agent再也没有门槛。
火山引擎Force原动力大会后,其AI开发“全家桶”升级。会上展示多个开源项目,如DeerFlow、veRL、UI - TARS。还提出AI云原生概念,另有MCP、PromptPilot等产品,助力开发者降本增效。
2025 智能体元年,Agent 开发平台深度评测报告解读
2025 年 AI 产业两大核心趋势并行,AI Agent 产业化落地提速。国家工业信息安全发展研究中心赛昇实验室发布评测报告,对阿里云百炼等四大 Agent 开发平台从 RAG、工作流能力、Agent 工具调用三大维度测试,为行业选型提供参考。
CNCF 警告:仅靠 Kubernetes 不足以保障 LLM 工作负载的安全性
云原生计算基金会(CNCF)指出,企业在 Kubernetes 上部署大语言模型(LLM)存在安全缺口。Kubernetes 无法理解或控制 AI 系统行为,需增加额外控制层,引入 AI 特定控制。
AI编码不是梦:手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用,以后端开发为例,介绍用AI编码实现需求的流程,涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题,提出解决方案,给出生产案例,最后展望AI在研发中的应用前景。
Skill开发黄金法则!谷歌放出5种智能体Skill设计模式
谷歌工程师研究Skill开发生态,浓缩出5条黄金法则与5种设计模式,包括工具封装器、生成器等,每种模式附可运行ADK代码,还能组合使用,助开发者构建更智能的Agent。