「工作思考」共找到 1544 篇相关文章
Vibe Coding 在代码生成与协作中的实践与思考
本文整理自阿里专家向邦宇的分享。探讨构建 Vibe Coding 工具，介绍其分类、在阿里现状。指出用户使用中面临代码质量等问题，产品自身有设计、安全挑战。还分享 Agent 建设经验，强调适配国产模型及模板化的作用。
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
FriendliAI获2000万美元，以加速AI模型推理工作负载
专注AI推理的初创平台FriendliAI获2000万美元种子扩展轮融资，资金用于加速平台开发。其专有推理优化技术可降低模型运行成本和能耗，能为用户省90%的GPU成本，合作客户广泛。
统一架构新思考，北大团队UniWorld-V1统一大模型
北大袁粒课题组提出统一大模型架构UniWorld-V1。通过对GPT - 4o - Image实验，发现其依赖语义编码器提取视觉特征，据此设计架构，在多基准测试表现优异，开源代码等促进研究。
谷歌云推出面向毫秒级延迟工作负载的 Rapid Storag
在 Google Cloud Next 2025 大会上，谷歌云推出 Rapid Storage，为频繁访问数据和延迟敏感应用提供毫秒级数据访问，有低延迟、高吞吐量等特点，还与亚马逊 S3 Express 被比较，目前处于预览阶段。
Agent 狂欢热潮下的冷思考：为什么规模化落地总是陷入僵局？
Agent热潮下企业规模化落地遇阻，因其与传统AI应用不同，面临弹性、运维和治理挑战。腾讯云Agent Runtime围绕Agent生命周期构建基础设施，覆盖两大核心场景，已获批量验证。
豆包推出专业版，能成为你的「工作搭子」吗？
6月24日，豆包发布基于最新豆包2.1系列大模型的专业版，新增Agent驱动办公任务模式，支持理解目标、拆解任务等。它回应了用户需求分化，还改变评价标准，有望成生产力入口。
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考
近年来，CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径，但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架，将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens，在减少 token 数的同时保留推理能力，已被 ICML 2026 接收。
重新思考 AI TCO：为何每 Token 成本才是唯一重要的指标
在生成式与代理式AI时代，传统数据中心转变为AI Token工厂，企业评估AI基础设施时不应只关注算力成本、每美元FLOPS，而应重视每Token成本，它决定AI规模化盈利，NVIDIA在该指标上表现出色。