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Andrej Karpathy 在旧金山 AI 创业学校演讲,指出 AI 开启软件 3.0 时代,自然语言成编程接口。软件经历 1.0 代码、2.0 神经网络权重,现进入 3.0 用提示词编程大模型阶段,还探讨大模型特性、应用及相关问题。

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前 Codex 大神倒戈实锤!吹爆 Claude Code:编程提速 5 倍,点破 OpenAl 死穴在上下文

OpenAI Codex 早期研发者 Calvin French - Owen 在播客中锐评代码智能体,偏爱 Claude Code,称其搭配 Opus 模型写代码速度提 5 倍。他强调上下文管理重要性,还对比了 Claude Code 与 Codex 产品理念差异。

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空间智能新高度:港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧图像大规模3D场景重建Transformer

香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon,突破现有模型处理能力瓶颈,可实现万帧场景表征抽取与定位重建,在多数据集上表现优于现有方法。

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突破Claude-4编程上限!自进化Agent框架拿下新SOTA,底模越好性能越高,已开源

中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架,突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程,在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA,已开源。

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Meta亿元天团首个大模型交卷!余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月,一雪Llama前耻

Meta超智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark,发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队,虽在编程和长时间自主运行有差距,但在多模态理解等方面表现突出,不过也有编程翻车情况。

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当前主流大语言模型依赖下一token预测训练,难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调(CAFT)技术,首次将多token预测引入微调,能让模型理解完整概念,多领域实验显示其可显著提升模型性能。

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开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守,因现有开发模式下,AI编程效率提升有限。特定场景AI给力,但项目复杂时提升迅速下降,还分析了原因,最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。

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0行人类代码!OpenAI内部绝密实验曝光:3人团队5个月砸出百万行产品

OpenAI工程团队进行内部实验,构建并发布零人类代码的内部软件产品,代码全由Codex智能体编写。团队分享开发经验,如重新定义工程师角色、让应用对智能体可见等,还面临一些未知挑战。

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突发:SpaceX 或 600 亿美元收购 Cursor

SpaceX官宣与Cursor合作,打造编程和知识工作AI。Cursor授予SpaceX今年晚些时候以600亿美元收购的权利,或支付100亿合作费。Cursor增长快但无自研模型,合作可助其训练模型。此外还介绍了编程AI市场竞争情况。

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GLM-4.6 vs Claude 4.5:当AI编程模型能力趋同,会用比选什么更重要

文章对比GLM - 4.6和Claude 4.5在AI编程中的表现。用两套提示词测试,发现二者能力接近,GLM - 4.6性价比高,还给出Claude Code + GLM - 4.6的组合使用方法,建议聚焦做产品而非纠结工具。

花叔