「模型使用经验」共找到 8843 篇相关文章
逆天! Claude Opus几小时攻破C++大神4年死磕Bug
Reddit上有30多年C++开发经验的大神ShelZuuz,被一个困扰四年的Bug折磨,投入约200小时未解决。用Claude Opus几小时就找到症结,而此前GPT - 4.1等模型都失败。大神认为AI在编写新代码上像初级开发者。
AI点外卖哪家强,美团LongCat团队做了个全面评测
美团LongCat团队发布贴近生活场景的大模型智能体评测基准VitaBench,以三大高频生活场景为载体,构建含66个工具的评测环境。评测显示现有智能体与应用需求差距大,该基准已全面开源。
16 年老程序员用 Claude Code 搞副业:我只手敲了 1000 行,剩下 95% 代码靠自动生成
Anthropic公司的AI编码助手Claude Code推出4个月吸引11.5万开发者,单周处理代码量达1.95亿行,预估年化收入约1.3亿美元。开发者Indragie用其构建macOS应用,2万行代码中手写不到1000行,还分享使用技巧与体验。
Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同,人类搜索是静态检索,AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商,分享了为Agent提供搜索服务的经验,包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
Sonnet 5 翻车!同性能价差最高 56倍,海外巨头为何复刻不出 DeepSeek?
Anthropic发布Claude Sonnet 5,官方称补足了Agent能力,价格优惠,但开发者反应不佳。Sonnet 5因tokenizer换代,实际使用成本更高,且比同类模型贵。与之相比,DeepSeek V4 Pro便宜很多,其靠技术实现低价,海外厂商难以复刻。
米哈游一夜烧掉200万元Token,大厂高管也开始质疑:Token烧不出价值,但养肥了谁?
Uber运营负责人质疑AI tokenmaxxing成本合理性,米哈游员工一晚烧200万Token。部分公司开始调整,如多邻国取消AI使用绩效评估,Shopify阻止失控消耗。Tokenmaxxing让模型厂商、编程工具和算力相关方受益,盲目跟风企业或成输家。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。
Copilot 创始工程师:大多数 AI 编码“就像开着法拉利去买牛奶一样
GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正在构建 IBM Bob 智能编码工具,已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码成本高,Bob 会按需调度模型。他还对智能体 AI 市场发表了看法,指出其有价值也有风险。
可灵 2.1 首尾帧藏师傅外挂教程:两张图→大片,附万能提示词
作者分享可灵 2.1 首尾帧模型测试与使用教程,解决图片和提示词生成难题。介绍三种拿图法,给出 AI 生成提示词方法及原则,还指出可将流程固化、特效升维,提升视频创作效率与价值。
给定"标价"的 LLM 智能体,能规划出"最优"路径吗?
在LLM智能体多轮工具使用中,评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准,围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板,并分析失效根源,还指出下一代智能体演进方向。