「编码性能」共找到 2241 篇相关文章
The Batch: 952 | GPT-5.5 性能领先，但幻觉问题突出
OpenAI 最新旗舰模型 GPT-5.5 是闭源视觉 - 语言模型，在重要基准测试中表现领先，但在区分已知未知内容上有困难，幻觉问题突出，在主观评估中落后于对手。
刚刚，DeepSeek开源OCR 2，首创Qwen编码的「双流架构」
年底 DeepSeek 开源新模型 DeepSeek - OCR 2，首创双流注意力架构，model&paper 一同发布。它重构视觉编码器，采用三阶段训练流程，在 OmniDocBench v1.5 评测及生产环境验证中表现良好。
复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。
Anthropic官方解密：3招上下文优化，破解Agent性能暴跌
本文是Anthropic官方文章翻译，从提示词工程拓展到上下文工程，阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成，还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章介绍用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 的实战项目。此框架封装重复工作，让开发者专注业务逻辑。文中讲解其安装、最小运行示例，还介绍自定义工具及添加审查标准技能的方法。
第九章 编码 Agent 实战——用 Deep Agents 构建代码审查助手
文章围绕用 `deepagents` 框架构建代码审查 Agent 展开。介绍 `deepagents` 核心能力、安装配置，给出最小可运行示例。还阐述自定义工具及使用方法，添加审查 Skill 明确审查标准和流程。
性能飙升42%！人大&字节开源10万级 SWE数据集 Scale-SWE
近期，人大和字节开源10万级软件工程数据集Scale - SWE，用首创工作流从GitHub构建真实数据。基于此微调的Qwen3 - 30A3B - Instruct模型测试表现佳，其数据相比合成数据优势明显。
The Batch: 920 | Nano Banana 2 在性能/价格比方面实现提升
Google发布Nano Banana 2（正式名称Gemini 3.1 Flash Image），是图像生成系统。它速度快约4倍、成本减半，支持多功能，在多个排行榜中位列前三，以低价接近文字 - 图片排行榜领先位置。
「看」能否取代「读」，为何DeepSeek-OCR 爆火的重点不在性能？
DeepSeek近期开源的DeepSeek - OCR在AI社区引发热议。它提出‘上下文光学压缩’理念，以视觉方式压缩文本。社区关注重点在其研究思路对NTP范式的影响，有望解决长上下文经济性难题等。
又一款国产高性能GPU问世，实力对标海外巨头
2025年9月22日，芯动科技发布“风华3号”全功能GPU，它架构全面，功能覆盖广，在大模型等领域有多个突破，还适配多生态与系统。该产品能为多行业定制服务，标志国产GPU进入规模化应用阶段。