「人类学习范式」共找到 3175 篇相关文章
初探：从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点，尝试三种Agent范式，还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
首个为手机而生的通用Agent？！苹果做不到的事，“野路子”智谱抢先实现了
苹果预计2026年升级Siri实现自主行动，但完整落地的执行型Agent仍未推出。8月20日，智谱发布AutoGLM 2.0，宣称是全球首个可在手机用的Agent，开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式，能代理操作高频应用。
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。
全新 AI 消息模型：Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构？
AIGC浪潮下，大语言模型重塑应用开发范式，开发者构建AI应用面临诸多挑战，需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进，有轻量化通信与智能化资源调度两大创新，还介绍了多场景实践。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
OpenAI 工程师最新演讲：代码只占程序员核心价值的 10%，未来属于“结构化沟通”
OpenAI工程师Sean Grove演讲指出，代码只占程序员核心价值10%-20%，80%-90%在于结构化沟通。他认为规约比代码更优，还以GPT - 4o“马屁精”问题为例说明规约作用，最后畅想万物皆规约的未来。
LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？
近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。
对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑：Multi Agent 天然适合形式化数学 ｜Best Minds
文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法，Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等，指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。
真6，上线几天，轻松斩获10k，首款开源通用AI智能体Suna：一句话自动处理Excel/爬数据/写报告，程序员私人助理诞生！
Suna是Kortix推出的全球首个开源通用型AI Agent，核心突破是“执行力”，能像人类员工操作数字工具。它开源透明，是全能数字员工，已落地多场景，有五大核心功能。还给出部署方法和同类对比。