「代码生成基准」共找到 4360 篇相关文章
折腾了整整1年，毫无保留地分享一下我这套Agent自动化系统。
博主卡兹克分享了运行近一年的个人 Agent 自动化架构：通过事件中台调度不同模型、自建本地 CI 完成代码审查与测试，日常仅在飞书卡片上做最终决策。
全球唯二、国内首个，阿里万相2.6杀疯！Sora 2瞬间不香了
阿里万相2.6系列模型上线，成为业界功能最丰富的视频模型，是全球唯二、国内首个具备角色扮演功能的模型。其音画一体，能生成15s长视频，指令遵循能力强。还可将提示词转换为多分镜脚本，团队公开了提示词公式。
GPT之父：只用上世纪数据训AI，它居然也会写Python？！
GPT之父Alec Radford团队训练出talkie - 1930 - 13b模型，其训练数据截止1931年。该模型能说新政立法、写Python代码。团队还对比其与现代模型，发现核心能力差距不大，且用老语料调教它成聊天助手时现风格问题。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
误入人均10个顶级offer的技术天团活动，顶尖AI人才的选择逻辑我悟了
作者参加京东TGT计划活动，与两位入职京东的顶尖AI人才交流。Daniel因京东重视生成式推荐项目、技术氛围纯粹而选择它；Kyrie则被创业热情、技术理想共鸣及数据优势吸引。入职后两人都获核心项目机会。
接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。
关于现代GPU体系结构内存一致性（Memory Consistency）模型的一些猜想（二）——同步性能
文章聚焦GPU应用层面，通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试，发现scope越小同步性能越好，内存屏障开销随scope增大而增加，还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。
大模型进入研发体系后，我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大，还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等，也提及效率评估、代码生成等问题。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
单Agent时代结束，AI们开始组团上班
月之暗面发布并开源K2.6，重点升级代码能力与多Agent协作的“Agent集群”能力。K2.6在Artificial Analysis上取得全球开源第一，实测能并行交付多格式成果，还展现出强大的全栈应用开发能力。