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Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南

Anthropic应用AI团队发布实践指南,阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈,构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开,给出实施步骤、治理框架和度量指标。

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1周半写64个PR、完成30%项目重构:一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后

Calendly公开Agentic Engineering实践,Agent嵌入研发全流程,如审查需求、写代码、测试等。一周半内,Agent为IAM团队生成64个PR,完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力,强调好需求与护栏重要性。

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100 页 Agentic RL 综述!牛津、新国立、AI Lab 等联合定义 LLM 下半场

2025 年大语言模型热潮持续,但当前主流训练范式显瓶颈。牛津、新国立等 16 家机构学者发布 100 页 Agentic RL 综述,明确定义从‘会说’到‘会做’进化路径,剖析理论、结构与实践,展望未来挑战。

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AI 巨头对话:Sam Altman 与 Satya Nadella 论 AI 未来、算力与微软王牌

OpenAI的Sam Altman和微软的Satya Nadella在播客中探讨AI未来等话题。涉及1.4万亿算力投入、微软与OpenAI新合作协议细节,指出瓶颈在数据中心和电力,还谈及AI经济模型、未来愿景等。

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传感器如何赋能精细化工行业?丨郭源生细说传感器

文章聚焦精细化工行业的智能传感器,阐述其应用前景、产业现状等。指出传统传感器短板,介绍前沿技术与传感器融合方案,预测市场规模与用量,分析智能化瓶颈并给出突破路径与建议,推动行业高端化升级。

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空间智能终极挑战MMSI-Video-Bench来了,顶级大模型全军覆没

上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench,对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性,视频数据多样,能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著,明确了能力瓶颈

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与三位前沿研究者聊AI Agent:规则、环境与热潮下的真问题|五源小酒馆Vol.31

五源小酒馆对话三位AI Agent前沿研究者,探讨其发展进展、挑战。他们分享对Agent定义、能力边界判断等,提及过去技术突破,如DeepSeek工作,也指出通用Agent瓶颈,探讨未来模型能否提有价值问题等。

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一文解读 LLM Posting-Train技术

文章解读了大语言模型后训练(Post-training)技术,介绍其核心价值,从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开,分析现有技术瓶颈,指出前沿研究方向,还给出实践指南和工具链推荐。

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从 AI 3D生成转型AI原生影视公司,Utopai Studios想「稍微」改造下好莱坞

2022年创立的AI 3D生成公司Cybever转型为Utopai Studios,获好莱坞人士投资,还推出两部AI影片计划。其00后掌舵者Cecilia Shen称要变革制作范式,解决AI视频模型瓶颈,解放创作者。

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解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换

视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。

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