「代码大模型」共找到 10358 篇相关文章
先设计再写代码，还是先实现再重构？AI 编程让这种选择变的简单
传统手工编程时代，先设计再写代码和先实现再重构存在争论。AI编程让选择变简单，可先设计生成代码，再改进设计生成。还需在开发工具和流程上配合，新人更易适应。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型，AceSearcher来了
近期，多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型，它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架，以两阶段训练为骨架，将推理与检索结合，提升复杂检索任务效果，在多任务上表现出色。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
北大卢宗青：现阶段世界模型和 VLA 都不触及本质｜具身先锋十人谈
北大卢宗青作为具身大脑创业者，认为现阶段世界模型和 VLA 未触及本质。他指出互联网视频数据是唯一可规模化的道路，其创立的「智在无界」正标注互联网视频中人类关节动作让模型学习。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
LeCun亲自出镜打脸质疑者！憋了20年的AI世界模型，终于爆发了
LeCun亲自出镜介绍V-JEPA 2新进展，目标是开发改变AI与物理世界交互的世界模型。V-JEPA 2基于视频训练，有两阶段训练细节，能用于机器人规划，Meta还发布三个基准测试，后续将研究分层和多模态JEPA模型。
「AI重大飞跃」OpenAI官宣：内部实验模型在IMO 2025中取得金牌，GPT-5即将发布
OpenAI研究员Alexander Wei宣布团队开发的内部推理模型在IMO 2025中获相当于人类金牌成绩，还透露GPT - 5即将发布。模型按人类规则评估，解决5个问题，代表AI通用推理能力飞跃，成果不局限于数学推理。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
开源 AI 文档生成器！给代码库做个CT扫描，一键生成交互式Wiki文档！
介绍开源工具DeepWiki-Open，它由AsyncFuncAI开发，能将GitHub或GitLab仓库一键转为交互式Wiki，基于多种技术实现代码分析和自动化文档生成，解决开发者理解复杂代码库的痛点，还给出快速上手步骤和适用人群等。
英伟达祭出NVFP4核弹：大模型训练根本性转变，GB300效率狂飙7倍
英伟达推出新格式NVFP4，能以4 - Bit速度与效率实现16 - Bit生产件级训练精度，是LLM开发重大飞跃。虽处于研究阶段，但正与多组织合作。还介绍其方法、优势，实验也证明它在大规模训练的有效性。