「零样本设计」共找到 1734 篇相关文章
面向 AI Agents 的高性能数据基座：架构和工程实践
在 QCon 全球软件开发大会上，晨章数据创始人陈亮分享了面向 AI Agents 的高性能数据基座。他指出 AI Agent 驱动的应用带来数据挑战，提出多模态数据基座设计目标，并介绍工程实践，证明传统架构有 CPU 瓶颈。
Skills刚火，就有零Skill的Agent来了…
Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。
AI编程学习：Chrome DevTools MCP 到底有多强？
作者体验了Google新出的Chrome DevTools MCP，它在小红书自动发帖、YouTube智能观看等场景表现出色。与Playwright对比，其Token消耗低、报错处理稳。还揭示设计思路差异，给出上车指南。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
刷新无监督异常检测上限！首提「匹配代价滤波for异常检测」范式 | ICML'25
新智元报道，东北大学等团队在ICML 2025提出CostFilter-AD，将「匹配代价体滤波」引入无监督异常检测，构建异常代价体并滤波，无需缺陷样本训练，可作插件提升现有系统，精准检测微小缺陷。
这个推理模型：HRM ，只用2700万参数，超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM，它是全新循环架构，仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上表现卓越，还引入近似梯度等方法，有推动通用计算变革潜力。
【开源】build-your-own-x：30+领域造轮子教程，程序员内功提升指南
开源项目 build-your-own-x 收录 30+ 领域「从零造轮子」教程，解决学编程只知用不知原理的问题。涵盖 3D 渲染、AI 模型等多领域，多语言可选。介绍学习好处、使用方法，还推荐优质教程。
o1之后下一个范式？隐式CoT大突破，让推理不再「碎碎念」
文章推荐 Implicit Chain-of-Thought 的最新进展 SIM-CoT，它直击隐式 CoT 核心痛点，用辅助解码器让隐式推理可解释。推理零额外开销，效果猛，研究已中稿 ICLR 2026，论文等均已开源。
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型，介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent，在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars，Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。
OpenSandbox：重新思考 Agent 时代的 Runtime｜QCon 北京
4月16 - 18日QCon全球软件开发大会将在北京举办，聚焦Agentic AI时代软件工程重塑。阿里陶宇田将分享《OpenSandbox：重新思考Agent时代的Runtime》，结合阿里实践解析关键设计与经验，大会还有20多个专题论坛。