「应用构建平台」共找到 4753 篇相关文章
Andrej Karpathy 开炮：智能体都在装样子，强化学习很糟糕，AGI 十年也出不来
本周五，Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大，嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年，强化学习糟糕，还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
从技术狂欢到企业落地，智能编程的全球破局战
智能编程是AI应用增长快的赛道，正从代码补全迈向AI自主开发。国内模型能力提升，阿里Qwen3 - Coder超越部分闭源模型。阿里云通过多策略破局，其产品助力企业落地，但仍面临适配、安全等挑战。
“AI版LeCun”自己讲解论文，自我进化智能体框架生成精美演讲视频
加州大学研究者提出自我进化的学术演讲智能体框架EvoPresent，它由四个智能体协作，核心美学模型PresAesth模拟人类审美判断。团队构建评测体系，实验显示其在内容与视觉设计上提升显著，让AI兼顾逻辑与美感。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！
云栖大会上新6款模型、发布1个全新品牌，覆盖多场景。如Qwen MAX万亿参数大模型能力登顶国际榜单，Qwen3 - Omni实现全模态不降智等，各模型能力升级显著，现已同步上线。
前端工程化演进之路：从手工作坊到AI驱动的智能化开发
本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革，剖析工程化演进、性能优化进化，展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势，为开发者提供成长路径指导，强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。