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我这半年看过最好的 Vibe Coding 技巧
OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 在 X 阐述 Vibe Coding 实践,提出建立三层结构让不同工具各司其职完成开发。介绍不同场景适用工具,还谈及‘后代码稀缺时代’焦虑,给开发者带来启发。
AI正在掏空大脑,思想沦为残废!未来只分AI的「主人」和「奴隶」
文章借CEO Greg Shove经历,指出AI虽提供认知捷径,但会使人思考能力退化。未来知识工作者将分化为AI驾驶员和乘客,差距会扩大。人们对AI迁徙犹豫,它正重绘人机界限,带来机遇也有风险。
2025年多款Deep Research智能体框架全面对比
文章从 OpenAI 关于 DeepResearch 的指南入手,对多个开源深度研究智能体框架进行架构解构与功能对比,还体验了商业化智能体应用,为使用者和开发者选工具框架提供参考。
AI改造激光焊接检测!“过杀”率暴降50%,国际头部客户产线已用上
在第三届国际供应链博览会上,广州德擎光学科技的激光焊接在线检测系统展示了AI+先进制造检测落地效果。基于深度学习的AI检测模型,使焊接检测“过杀”率降50%,产线检测精度和效率提升,已用于国际头部客户产线。
一个月重写三次代码库、三个月就换套写法!吴恩达:AI创业拼的是速度,代码不重要
吴恩达在 Y Combinator 演讲分享创业心得,指出执行速度是创业成败关键,创业者最大机会在应用层,介绍提速方法,还回应 AGI 炒作、token 成本等问题。
AI 编程冲击来袭,程序员怎么办?IDEA研究院张磊:底层系统能力才是护城河
在AICon全球人工智能开发与应用大会上,IDEA研究院张磊接受专访,剖析多模态智能体落地路径,分享工业界平衡研究与产品的见解,还为年轻人在AI浪潮中发展给出建议,指出底层系统能力是关键。
Gemini 2.5 Pro 负责人:最强百万上下文,做好了能解锁很多应用场景
谷歌DeepMind长上下文预训练联合负责人Nikolay Savinov在播客中分享Gemini 2.5长上下文技术。他认为长上下文能革新产品交互,与RAG协同,未来千万级token上下文将成标配,但当前百万级未达完美时扩规模意义不大。
首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境,ScienceBoard来了
ScienceBoard是首个面向科学任务、真实交互、自动评估的多模态智能体评测环境。它集成多领域科研软件,构建科研任务集合,评估智能体在科学任务上的表现,发现现有模型在科研工作流中远未成熟。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI,但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界,而LLMs只是记忆规则。此外,规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题,多模态建模也存在诸多问题。
爆火论文颠覆RL认知!「错误奖励」让LLM推理暴涨24.6%,学界惊了
最新爆火论文颠覆传统RL训练认知,华盛顿大学等团队证实「伪奖励」可让LLM推理性能提升。研究设置多种伪奖励形式实验,发现其对Qwen模型有效,但并非对所有模型都有效。