「环境扩展」共找到 934 篇相关文章
从0到1搭建生产级Agentic AI系统:踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目,指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计,还给出工程化落地避坑指南。
Cursor终结者?Grok 4正式登顶!马斯克扬言编程碾压,20万N卡年赚47亿美金!
时隔5个月,xAI发布通用模型Grok 4,后续还将推三款模型。Grok 4上线,有三个订阅版本。马斯克称其智能超博士生,多项基准测试领先,编码或超Cursor。其性能强大源于训练投入和计算扩展。
Anthropic:我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。
最懂科学的开源基础大模型『书生-S2』发布:科学能力比肩顶尖闭源,通用性能居开源第一梯队
上海人工智能实验室在2026浦江创新论坛发布开源基础大模型书生-S2,该模型科学能力比肩顶尖闭源模型,通用能力居开源第一梯队,创新架构支持专业知识持续扩展,强化长程科研与智能体能力,可为真实科研任务提供支撑。
Opus 5通关ARC-AGI-3!Harness正在变成捆住模型的绳子
ARC Prize官方给Opus 5的ARC - AGI - 3成绩为30.2%,但开发者Jeremy Berman让其借助电脑,正确率飙升至96.2%。还开源代码,换用Codex等测试效果差。表明模型强时,简单环境更佳。
无需训练,直接「算出」最强AI!理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文,提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」,解决大模型部署在端侧设备的难题,实现软硬协同设计,提升模型性能和研发效率。
1.2K Star!终于有工具开始认真解决 AI Agent 安全问题了!
作者深度使用AI Agent时担忧其安全性,GitHub上斗象科技开源的ClawVault项目,上线不久获1.2K Star。它为AI Agent提供多场景安全隔离方案,有分格管理、可视化监控等实用设计,适配Python3.10+环境,安装方便。
Anthropic:警惕评测排行榜!差别可能只是机器的内存更大,而已
Anthropic发工程博客指出,AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小,而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同,资源配置影响评测结果,排行榜分数差距或因硬件。
Groupe SNCF 使用 Talos OS 和 Kubernetes 实现基础设施的现代化
法国国家铁路集团(Groupe SNCF)从传统 VM 的 Kubernetes 部署迁移到基于 Talos OS 和 OpenStack 的云原生平台,解决运维挑战。虽面临组织和技术难题,但紧密合作加强了平台,未来将扩展平台、迁移关键应用。
大模型IMO25数学竞赛成绩公布了
大模型挑战IMO 2025成绩出炉,Gemini 2.5 Pro以超30%总成绩断崖式领先,超出第二名89%。测试由MathArena组织,采用统一环境和双人匿名评估。还介绍了测试模型、题目及模型表现,人类版结果预计本周六发布。