「应用探索」共找到 2804 篇相关文章
从代码基座模型到智能体与应用:代码智能的全面综述与实践指南
北航、阿里等机构联合发布论文,系统梳理 2021 - 2025 年代码大模型发展。介绍代码基座模型、评测任务、对齐技术等,还提及软件工程智能体、安全防御及训练指南,预言未来编程走向。
世界500强都在用,GitHub 10.3K标星的国产AI应用开发平台!
BISHENG是来自中国团队、获10.3K+ Star的开源LLM DevOps平台,被大量头部企业采用。它有通用Agent、AI工作流等功能,解决复杂业务逻辑编排等痛点,且开源代码与业务案例。
750城市+5000小时第一人称视频,上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai,含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集,还训练了模型Yume。它特点突出,团队按四环节构建,望成世界建模等领域的数据基石。
Agent 基建不是设计出来的,是被 Kimi K3 和一堆应用公司卷出来的
文章以 Kimi K3 模型及相关 agent 产品为例,讲述 TiDB 作为基建服务商,满足 AI 团队需求形成 Agent Stack。还指出 Agent 时代基建难题、数据库使用变化,以及创业团队做 Agent 业务的三个判断。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
ASO应用商店优化原理和操作流程,ASO推广优化主要方式?(进阶篇一)
ASO进阶篇第一章:ASO的目标,ASO的原理和流程,ASO优化的主要方式。
业务逻辑的“坍塌”:当应用层只剩下胶水代码,在 AI Agent 时代,我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路,探讨LLM不确定性、AI开发概念,手搓Agent示例介绍开发关键点,分析LangChain价值,思考混合架构,还从性能视角看LLM,回顾其关键跃迁。
⼤模型是万能的吗?探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例,探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代,从纯大模型到引入机器学习算法,目前项目处于落地阶段,有望实现多方共赢。
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。
起底“豆包手机”:核心技术探索早已开源,GUI Agent布局近两年,“全球首款真正的AI手机”
当红的“豆包手机”技术详情被证实,其助手技术基于字节自研的UI-TARS模型,该模型初代开源后引发热议,“豆包手机”用的闭源版性能更优。UI-TARS历经迭代,成果成热门开源多模态智能体。