「扩展原则」共找到 586 篇相关文章
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%？
文章指出AI编码采纳率低，原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题，还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧，最后分享项目实战效果。
AI 炮制的“工作垃圾”，正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增，但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”，表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响，并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
AI胡说八道这事，终于有人管了？
AI大模型幻觉问题棘手，GPT - 5幻觉率降低。苏黎世联邦理工学院和MATS研究提出低成本、可扩展检测法，精准识别实体级幻觉，分类器超现有基准，还能识别逻辑错误，团队已公开数据集。
Claude Code之父最新访谈揭秘：Claude Code 迭代靠的是直觉「附个人独家使用秘笈」
Claude Code项目负责人Boris Cherny在访谈中揭秘其迭代靠‘直觉系统’，探讨智能体编程实用化、模型演进等。他还谈及软件工程师未来工作转变，给出使用Claude Code秘笈，强调基础与创造力重要性。
刚刚，OpenAI发布白皮书：如何在AI时代保持领先
AI发展超多数企业适应能力，早期采用者收入增长更快。9月3日OpenAI发布白皮书，总结与大企业合作经验，给出从战略到治理的五大核心原则及多方面重点建议，助企业在AI时代保持领先。
性能逼近闭源最强，通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3，覆盖多平台，7B 超同类开源，32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系，降低部署开销。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf！清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’，具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限，清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf，提出混合式执行模式，设计灵活可扩展，在多方面表现出色。
从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。