「AI学习法」共找到 10617 篇相关文章
Agent 工程师绕不开的必修课：API 网关 vs API 管理
文章探讨了 API 网关与 API 管理的起源发展、关键差异、协同工作及未来趋势。API 网关从流量网关演进到 AI 网关，API 管理从文档化走向商业化。两者差异源于起点、使用角色和技术内核不同，未来将向 AI 网关和 MCP Server 管理演进。
国内首次！8.9毫秒推理速度破纪录，1元打穿百万token
在2025人工智能计算大会上，浪潮信息发布元脑SD200和元脑HC1000两款AI服务器。前者让DeepSeek R1的Token生成速度达8.9毫秒，后者将推理成本降至1元/百万Token，解决了AI智能体速度与成本难题。
英伟达暂时让全世界松了一口气
美东时间周三盘后，英伟达公布超预期三季度财报，黄仁勋驳斥“AI泡沫论”。此前科技股因泡沫担忧低迷，英伟达业绩成观察AI需求窗口。财报虽亮眼，但市场担忧未消，且财报也有风险，如非核心业务不佳等。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
我用“悟空”做了应聘和OPT Skills，预测上班和创业成功率丨龙虾OPT创业笔记
钉钉发布全球首个企业级 Agent 平台“悟空”，它是AI产品进入下一个时代的探索，能接入多平台真实数据，操作公司流程。通过开发者应聘、跨境电商、知识博主等场景案例，展现其能力，还能预测创业成功率，解决企业使用AI的安全痛点。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
Agent 重构互联网，谁将受益于线上内容的“帕累托效应”？｜AGIX PM Notes
文章围绕AI时代展开。在搜索领域，谷歌垄断案法庭主张其向竞争者开放搜索索引数据，这能助对手构建强大索引、补短板。商品服务层面也有80 - 20重构。还提及本周市场动态、AI企业相关消息，如谷歌案裁决、OpenAI成本预期等。
30分钟轻松掌握Cursor，快速提升开发效率和体验
本文通过在WebX老项目实践，验证Cursor用AI大模型能高效生成符合老旧项目规范的代码框架，显著提升开发效率与体验。还介绍其页面区域、AI聊天区功能，通过实战演示展示提效过程，最后提及可与MCP结合及OpenAI开源模型部署方案。