「技能扩展」共找到 767 篇相关文章
AI 不会杀死初级开发者——但你的招聘策略可能会
文章指出在 AI 编码普及的行业,初级开发者角色转变但不可或缺。AI 虽自动化部分任务,却带来新挑战与期望。初级需培养新技能,避免过度依赖,公司也应调整招聘、培养和评估方式。
万星skill作者:用Opus 5.5,先把视频skill卸载了
本文分享了GitHub万星项目video-shotcraft作者Vincent的最新观点,Opus 5.5仅需一句话就能生成包含BGM、音效的完整视频,无需额外视频制作skill,引发对AI技能价值的讨论。
长程 Agent 越跑越乱?ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时,传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架,扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分,降低推理开销。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作,让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例,还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。
一个超级搜索Agent开源,超低成本拉满搜索推理能力!小参数、慢思考。
MiroThinker 1.5发布,打响2026年AI模型进步第一枪。它以小参数实现高性能,解决信息雾霾、AI幻觉、决策无力等问题,通过交互式扩展和时序敏感训练沙盒技术,展现强大搜索推理能力。
华为推出软工代码智能体SWE-Lego,解锁SFT训练极致性能
华为研究团队推出仅基于监督微调(SFT)的软件工程代码智能体SWE-Lego,无需复杂RL流程,在SWE-bench Verified基准中表现出色,项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。
扎克伯格的豪赌初见成效?Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架,解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码,让首个token生成时间加速达30.8倍,扩展上下文,且精度不降反升,不过价值待实际检验。
机器人学会「眼看手摸」!FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan,将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器,破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”,实现人类“手把手”教机器人“感知”,还通过融合时间感知的触觉预训练,提升机器人策略性能。
智能体的尽头是Harness基建!上海交大深度解读Harness
上海交通大学等团队深度拆解智能体技术核心演进逻辑,指出智能体落地关键已转移到外部认知基础设施。阐述记忆、技能、协议与运行环境(Harness)如何重塑概率生成,介绍各模块特点及前沿趋势。
OpenAI研究大模型对GDP贡献,三大行业已能代替人类,并自曝不敌Claude
OpenAI推出新评估方法GDPval,跟踪模型在现实任务表现。评估显示前沿模型接近专家水平,Claude Opus 4.1表现最佳,GPT - 5准确性出色。还发布黄金子集和评分服务,其处于起步阶段将持续扩展。