「智能代码助手」共找到 5041 篇相关文章
我给 Claude Code 加装了 MiniMax M2.5：它像“法拉利”，但更像一台工作机
作者给 Claude Code 加装 MiniMax M2.5 模型，测试其编程、上下文记忆等能力。M2.5 在多方面表现出色，能高效完成各类开发任务，还具备良好的中文处理能力，性价比高。
今天，被GLM-5的Agentic Coding能力惊艳到了
上月底Anthropic报告揭示编程趋势转变，月初Claude Opus 4.6与GPT - 5.3 Codex发布印证。作者深度测试GLM - 5，经两项实测挑战，发现其在复杂系统任务表现超预期，有‘系统架构师’思维。
首个测试时共进化合成框架TTCS：在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS，不依赖外部标注，通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据，解决测试样本过难导致的训练坍塌问题，实验显示其推理能力提升显著。
天选Windows打工AI来了！实测完Claude Cowork国产版：超顶
硅谷Claude Cowork出圈后，国产昆仑万维Skywork桌面版登场。它支持模型自由切换、海量Skills集成，实测任务完成率高、速度快、有自纠错机制，依托上下文能力升级，是国产AI创新力量的展示。
别跟风买Mac Mini了！国产算力跑OpenClaw，只需5分钟
最近，Clawdbot爆火，OpenClaw仓库Stars涨至13万，但运行它消耗大，很多人用Ollama拉取本地模型。不过，Ollama只支持部分生态，国产芯片用户面临挑战。2026年2月2日开源的玄武CLI可解此难题。
天下苦CUDA久矣，又一国产方案上桌了
AI开发中，国产硬件增多，但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生，它能开发高性能算子，在昇腾芯片测试中表现出色，还能助力模型在国产平台高效迁移，限时免费内测。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
Coding agents 是应用型 AI 活跃领域，但团队常重复构建脆弱基础设施。OpenAI 的 Codex 提出“模型和 Harness 共同构建”，架构师介绍构建挑战与使用模式，还阐述了将模型适配到 Harness 的问题及未来发展方向。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
Nature 正刊收录！清华 FIB 实验室揭示：AI 提升科学家个人影响力，却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明，AI 在自然科学应用广泛，提升科学家个人影响力，但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据，还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
Zed 为什么不用自己造 Agent？OpenAI 架构师给出答案：Codex 重划 IDE × Coding Agent 的分工边界
文章围绕Coding Agent展开，介绍其构成、构建Harness的挑战，还阐述Codex作为集成系统优势、使用方式及未来发展。强调将模型与Harness共同开发，能更好理解模型行为，Codex可助力构建差异化产品。