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谷歌悄悄加了个按钮,Gemini长出手脚变打工人!三巨头抢着教AI干活
谷歌悄悄为Gemini添加「Agents」入口,其将从聊天助手转变为Agent运行平台。谷歌还推出无代码/低代码的Agent Designer。此外,谷歌、Anthropic、OpenAI在编排层展开竞争,焦点转向谁能让更多人用上Agent。
Axiom Math 对谈 SGLang:模型的下一步是可验证,结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛,Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境,可验证或成瓶颈,还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流,如模型验证、基建优化等。
刚刚,Cursor被扒底裤!Claude Code套壳实锤,500亿估值全靠Ctrl+H?
知名开发者逆向分析发现,Cursor 3.0实锤套壳Claude Code,将其包装成「自主研发」。Cursor官方称是A/B测试,但证据显示更像正式集成。此事折射出AI应用层困境,应用层玩家只能在「外围战场」厮杀。
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。
Andrej Karpathy:一场里氏 9 级的大地震正在重塑整个编程行业
文章围绕AI在编程领域的应用展开,作者与大师交流AI Coding方式,后提及Andrej Karpathy观点,指出编程行业正被重构,程序员需掌握新抽象层,应对不稳定智能系统。
用 AI Coding 工具生成 60 万字奇幻世界设定的实践记录
作者先尝试用 Python/C# 编排 LLM 调用生成小说世界设定,遇节点信息查看、输出形态等问题。后用 AI Coding CLI,经搭建骨架、基础层展开等阶段生成 60 万字奇幻世界设定,还基于此创作叙事。
给你一套框架,理解AI时代
作者综合多方观点提炼出理解AI时代的三层框架。技术栈分底层模型能力、中层基础设施、上层应用场景;价值链是供给驱动,供给侧突破创造新需求;竞争格局在通用层赢者通吃、基础设施层多元共存、应用层快速迭代。
RL训练一层就够了!单层RL超越全参数训练,跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现,RL收益集中在中间层,训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标,经多模型、算法、任务实验验证,还给出三种训练优化策略。
省下1.25倍算力!Kimi这篇论文,可能改写所有大模型的训练方式
大模型层数增多时,残差连接存在PreNorm稀释问题,导致后面层贡献被稀释。Kimi论文提出Attention Residuals方案,还给出工程解法Block AttnRes,实验显示能省算力且提升效果。
普通程序员怎样转到AI方向拿到更好的offer
在AI研究员拿天价offer的当下,探讨普通程序员转AI方向拿更好offer的方法,还介绍了AI生态的五个层次,包括各层岗位、年薪及容量。