「开发团队」共找到 4696 篇相关文章
首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。
按token 计费，真的合理吗？
马克斯·普朗克软件系统研究所论文揭露，同样文本可被切分成不同数量token，用户难以验证是否被多收费。研究团队开发算法展示服务商多收费手段，还指出按字符计费可解决问题，但需行业达成共识。
The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭
约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer（SRT - H），结合两个transformer模型，通过模仿学习训练，用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好，但应对人体手术仍有挑战。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金！上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金，在HiPhO基准测试获12金1银，超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试，用多阶段强化学习训练模型，开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
超越单文件代码生成：微软发布的ZeroRepo如何规划构建3.6万行大型软件？
微软等团队提出Repository Planning Graph（RPG），开发ZeroRepo框架，实现从零生成大规模代码库。RepoCraft基准实验显示，ZeroRepo功能覆盖率81.5%，代码近3.6万行，超现有基线，为AI驱动的软件工程开辟新路径。
第一名方案公开，代码智能体安全竞赛，普渡大学拿下90%攻击成功率
亚马逊举办代码智能体安全比赛，普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源，还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。
Gemini 3.0 登场后，哈萨比斯要「改造」Google 全系产品
Gemini 3.0登场引发热议，被视为Google近年最稳健升级。Google DeepMind CEO哈萨比斯谈其研发过程、团队推进能力等。新模型各方面提升显著，还将强化个性化、记忆等能力，Antigravity开发平台也备受关注。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
醒醒吧！CEO猛吹AI写95%代码，绩效考核却还在拼程序员手速？
本文是对 Superhuman 工程负责人 Loic Houssier 的深度访谈。他分享了 AI 时代团队管理、开发流程、绩效评估等方面的变化，指出 AI 虽提升效率，但在质量评估、人才适配等方面仍需探索，还强调观望 AI 发展会有职业风险。
狂揽24k+ star，Web 开发效率快5倍！
传统浏览器调试工具操作繁琐、效率低，难以满足开发者需求。开源工具`Responsively App`基于Electron构建，可同时展示多设备视图，有交互同步等功能，获24k+ star，支持多系统，安装便捷。