「大模型开发」共找到 10064 篇相关文章
VC开始靠AI预测未来了
七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。
GPT-Image-2正式发布！设计师可以告别「古法设计」了
OpenAI正式发布ChatGPT Images 2.0（GPT - Image - 2），它是首个具“思考”能力的图像模型，处理复杂任务能力强，实测在商品广告、论文海报等场景表现出色，已全量上线，在大模型竞技中领先。
国产模型编程能力卷到这个程度了？MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力，用其开发多款游戏和点名工具，结果出色。还分析其底层技术，如原生Agent RL框架、过程奖励机制等，指出它性价比高，虽有不足但值得关注。
长程任务飙升98%，斯坦福Skill原生LLM来了
普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型，提出Skill Entropy度量技能切换难度，搭建Skill²-Bench评测，还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL，提升多模型准确率，且技能熵可复用。
Claude Code + Kimi K2全栈开发教程，1小时上线「"丑咪"挑战赛」！
作者分享用Cursor + Claude code + Kimi K2开发「丑咪挑战赛」全栈项目的体验，介绍组合优势、接入教程、前端测试案例和使用技巧，认为Kimi K2在agent和coding能力上表现不错，适合作为Coding模型。
刚刚，唐杰、杨强、杨植麟、林俊旸和刚回国的姚顺雨坐一起都聊了啥？
1月10日AGI - Next前沿峰会上，智谱AI唐杰、月之暗面杨植麟等大模型掌舵者及学界泰斗罕见同台。他们探讨AI从‘聊天机器人’进化为‘干活的智能体’，但解法各异，还在圆桌激辩多个敏感话题。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。
年底，国产开源LLM又迎来一波大爆发：Qwen、美团、智谱、腾讯、百川
年底国产开源LLM大爆发，抱抱脸热榜Top10占一半。介绍了Qwen3 - TTS、LongCat - Flash - Thinking - 2601等多个模型，各有亮点，如Qwen3 - TTS覆盖多语种，LongCat支持重思考模式。
沃顿教授警告：老板用AI正偷偷赚钱，而你还在审它做的17份PPT？
AI跨越关键门槛能完成有经济价值的工作，但也可能产生大量无用内容。OpenAI新测试显示大模型进步快，虽暂难取代人类工作，但智能体工作续航能力大增，人类对其使用方式决定未来。
Anthropic 再发长文：首次详细揭秘Agent的评估全过程「Claude code开发过程的经验总结」
Anthropic在Claude Code等开发及与客户合作中总结出AI Agent评估方法。文章介绍评估基本结构、构建原因、评分器类型、不同Agent评估法、应对不确定性指标、构建路线图及与其他方法协同方式。