「垂类场景」共找到 1929 篇相关文章
什么时候不该微调：比“怎么微调”更重要的一件事
文章指出微调失败常因一开始就不该调。强调微调解决行为问题而非能力问题，还列举了不该微调的五种场景，如知识接入问题、Prompt没写好等，建议先验证思路，明确目标再行动。
超实用提示词模板！AI科学家教你用协作提示词激发大模型潜力
文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。
MCP 或将成弃子
Anthropic工程师发博客‘背刺’自家MCP，提出新方案让token消耗大减。新方案把MCP服务器转成代码文件运行，Skills或成MCP替代品，虽MCP还有价值场景，但多数情况下代码+Skills更优。
兄弟们，起飞啦，揭秘Claudable给你写代码的魔力 Github 3k star !!!
Claudable是Opactor AI组织开放的开源项目，它结合Claude Code强大的AI代理能力，能把自然语言描述的产品概念自动翻译成可部署的Web应用，解决传统Web开发痛点，功能强大且应用场景广泛。
拆箱开源版Coze：Agent核心三件套大公开，48小时揽下9K Star
扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源，加上此前开源的开发框架Eino，覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议，降低开发门槛，有望带动Agent在更多场景落地。
从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
红杉中国团队提出AI基准测试工具Xbench，其双轨测评体系不再单纯执着于测评问题难度，重点量化AI系统在真实场景的效用价值，还构建长青评估机制，以确保评估结果的时效性和相关性。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
测试的同学要起飞啦, Cursor / Claude 党福音：一个 MCP 服务器把 Android 真机接进你的对话框
DroidMind是开源MCP服务器，将Android的ADB能力结构化暴露给支持MCP的AI客户端。适合调试、测试等场景，能让AI执行设备操作，有设备管理、调试信息获取等功能，使用体验友好且安全。
GPT-5.2发布，OpenAI十周年纪念版更新。
OpenAI在成立十周年之际发布GPT-5.2。此次更新让其在真实工作场景更实用，包括PPT/表格制作能力升级、前端编码能力惊艳、视觉能力细节处理更强、工具调用意识领先等。