「深度研究能力」共找到 5176 篇相关文章
OpenAI 即将发布 Agent Builder，类似扣子、Dify、n8n
据外网爆料，OpenAI 即将于 10 月 6 日 DevDay 发布 Agent Builder，它是工作流自动化工具，有拖拽式画布，能构建 Agent 工作流。对用 OpenAI API 的开发者等是福音，将延伸其平台能力。
可能是目前效果最好的开源生图模型，混元生图3.0来了
腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。
释放创造力：解密 AI 贴纸生成器的“神级”提示词模板
文章介绍日本网友分享的 Gem 应用，可上传照片生成各种风格贴纸。详细阐述提示词模板概念、规律特点，还给出波普艺术、日式复古火柴盒等多种贴纸风格提示词库及可用情绪列表，最后鼓励读者动手尝试。
编程通缩——当代码一天比一天便宜会发生什么
文章探讨编程通缩现象，即AI使软件开发成本等下降。它不同于传统通缩，由生产力提升驱动，会带来延迟与实验、质量两极分化等悖论，还会加速创新，人们应培养相应技能适应。
每周7亿人都在如何用ChatGPT？OpenAI最全报告来了
OpenAI联合哈佛大学经济学家发表论文《How People Use ChatGPT》，基于内部对话数据，分析ChatGPT从2022年11月上线到2025年7月的使用情况。截至7月，周活超7亿，每周发消息180亿条。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
OpenAI解释LLM为什么会有幻觉
OpenAI和佐治亚理工联合论文《Why Language Models Hallucinate》深入探讨LLM幻觉根源，指出预训练阶段统计本质和评估体系激励扭曲是主因，还提出改革评估体系引入显式置信度目标的解决方案。
Claude封锁中国，腾讯带着国产AI编程工具CodeBuddy来了
Claude封锁中国背景下，国产代码模型加速发力。腾讯CodeBuddy上线，其IDE和CLI有新特性。InfoQ采访团队，探讨定位、技术等思考，国产模型与工具、生态形成“模型—工具—生态”链路。
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
首篇WebAgents综述：大模型赋能AI Agent，实现下一代Web自动化
互联网任务重复繁琐，香港理工大学研究人员从架构、训练和可信性等角度，总结WebAgents代表性方法，梳理研究进展。WebAgents能根据用户指令完成网页任务，其发展预示人机关系新纪元。