「自演化范式」共找到 2030 篇相关文章
黄仁勋：Prompt正在过时，Loop才是新范式
黄仁勋称Prompt正在过时，Loop才是新范式。Loop指设计系统让AI自动下指令、验收，不合格重来。Claude Code和OpenAI Codex已围绕Loop落地产品，还给出了实操指南及发展历程。
大概念模型：AI 推理的新范式
大概念模型（LCM）是自然语言处理新范式，侧重结构化推理和理解，与 LLM 不同。它依赖结构化知识，可模拟专家思维，解决当前 AI 缺陷，文章还介绍其架构、应用、局限，探讨与 LLM 结合的未来发展。
MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式
当下，MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力，释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节，探讨其与Agent、Function Calling关系，分析技术生态，还思考了MCP发展变化与局限。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
在 BetterYeah，我看到了一种新的企业生产力范式
2025 WAIC聚焦Agent，C端个人Agent产品热闹，企业级市场落地难。BetterYeah AI获阿里云亿级融资，其解决企业难题，构建“数字同事”，即将发布的Nova Agent开启“AI数字团队”新范式。
DeepSeekHarness被骂自嗨，还是Agent界Android？
DeepSeek Harness 评论两极分化，有人赞其为‘Agent 界的 Android’，也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验，它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计，有诸多独特架构特点。
2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
生成式推荐！推荐系统新范式还是新噱头？
文章围绕生成式推荐展开，介绍其概念，探讨效果和成本问题。以Meta的GR和快手的OneRec为例，分析收益与开销，指出不同团队应用情况，认为它或带来架构革新，也提醒勿盲目跟风。
GAG：超越RAG，无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。
AI-Native 的 Infra 演化路线：L0 到 L5
文章来自 Agent Infra 创业者 Hang Huang，以其产品开发实践经验，分享 Agent Infra 机会。指出 AI 编程生产力跃迁，从写代码到掌控软件全生命周期是趋势，还提出 L0 - L5 模型描述 AI-Native Infra 演化路径。