「LLM OS」共找到 1022 篇相关文章
NeurIPS 2025 | Code Graph Model:重塑代码大模型架构,利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上,蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」,它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制,打破业界刻板印象,在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。
一篇大模型Agentic框架到应用最新综述
这是首篇系统拆解“大模型Agentic推理框架”的综述,不聊训练,只聚焦如何把LLM组织成会思考、协作、调工具的Agent,横跨科学发现、医疗、软件工程、社会经济模拟四大战场,给出统一语言、视角和评测。
一句话生成无限逼真3D场景!匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳,且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架,用LLM Agent迭代优化和聚类策略,可按需生成3D场景,还能精准定位大模型空间推理缺陷。
新研究重新评估 AGENTS.md 文件在 AI 编码中的价值
苏黎世联邦理工学院新论文指出,`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试,发现 LLM 生成文件降低性能,人类编写文件有边际收益但也增加成本,开发人员对此研究看法不一。
无需奖励函数!我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化,绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人,还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系,有优势也有隐患。
让 Claude/Codex/Cursor 少读文件、多懂代码:Serena 体验
Serena是“编码代理工具箱”,能让LLM像IDE一样理解和改代码,有符号级检索等亮点。适合大型代码库任务,10分钟可上手,有多种接入方式,还有提示词模板,能让AI操作更专业。
吴恩达最新发声:大模型通往AGI还得好几年,做好长期苦战准备
吴恩达发表关于LLM现状与未来的观点,指出其虽通用但不及人类,榨干公网数据后进步难,相比人类还很‘笨’。强调推动发展需大量人工决策和数据工程,要做好长期苦战准备。
开源播客生成MoonCast:让AI播客告别"机械味",中英双语对话更自然!
MoonCast是革新性对话式语音合成模型,已开源。它借助LLM让剧本有干货与人味,采用全面规模化策略使音频合成更自然,性能在双语长对话播客上提升显著,接近真人播音效果。
谷歌AlphaEvolve太香了,陶哲轩甚至发了篇论文,启发数学新构造
著名数学家陶哲轩与 Google DeepMind 研究人员发表论文,展示谷歌 AlphaEvolve 作为工具可自主发现新数学构造,该系统结合 LLM 与进化计算,在多领域问题上表现出色,还能与其他 AI 工具结合。