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LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。
POF|清华大学张宇飞团队:采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战,数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用,验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力,证明其可用于真实工程流动问题。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
具身智能发展趋势与展望 | 中国工程科学
文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现,梳理发展现状、趋势与挑战,强调生成式AI在其演进中的关键作用,还分析我国发展进展、风险,并给出研究方向与对策。
全网实测开玩Fable 5.1,听说写作说话和真人没区别?
Anthropic发布Fable 5.1后,第三方跑分和个人实测出炉。ARC Prize测试成绩佳且成本降32%,网友用它做出多款游戏。科技媒体Every全面测评,指出其多方面优势与设计等短板,并给出使用边界。
Codex跑了22小时,真赚16.88美元:奥特曼预言的「AI打工人」来了
开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时,几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证,但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力,不过距真正自主赚钱仍有距离。
字节、快手、小红书之后,阿班押注下一代种草要从“围观”走向“体验”
Dreamova 创始人阿班在经历字节、快手、小红书工作后创业,定位 AI 时代「体验式生活方式平台」。他认为 00 后不满足围观式种草,要自己体验。产品让用户将喜欢的生活方式一键变成体验视频,可代入调整。
我把Mac留在家,用手机让TRAE SOLO替我打了一天工
近日TRAE SOLO Mobile正式上线,它无需带电脑,在家就能打工。它是AI Agent趋势下最成熟形态,有原生App、配对简单、拓展功能边界等优点。还能当AI工具管家,接入飞书CLI,且有TRAE×星巴克联名活动。
小鹏加速冲向L4终局:对VLA架构「动刀」成关键一环
在辅助驾驶领域,端到端的VLA方法虽有效果,但面临中间层语言难以准确表达物理世界细节的问题。小鹏汽车去掉“语言转译”环节,推出第二代VLA,有跨代级驾驶体验,背后是底层技术架构重构。
9B 模型“平替”GPT-4o ?!面壁赌对OpenClaw端侧AI,内部上演一人月产65万行代码的效率核爆
2023年面壁智能转攻端侧大模型,起初遭质疑,后获市场认可。今年发布开源全模态模型MiniCPM - o 4.5,年中还将推AI硬件松果派。其内部有“一人公司”趋势,对未来端侧智能发展有清晰判断。