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程序员不许写代码!OpenAI硬核实验:3人指挥AI,5个月造出百万行
OpenAI官博曝光内部实验,3人团队利用Codex智能体5个月造出百万行代码产品,人类不写代码,精力放于规划规则。此实验颠覆软件工程定义,宣告手工代码时代终结,也重塑程序员岗位。
硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【上】
本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎,介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧,对构建生产级 Agent 系统有参考价值,下篇将介绍更多实践。
从 ReAct 到 Ralph Loop:AI Agent 的持续迭代范式
文章围绕AI Agent持续迭代范式展开,指出AI编程助手现存过早退出等问题,介绍了Ralph Loop范式,阐述其核心要素、原理、优势,对比与传统智能体循环差异,还给出使用最佳实践、适用场景与建议。
飞猪搭建系统演进:从人工运营到多Agent协同搭投生产
飞猪移动端页面搭建体系从初代寄生于阿里集团平台,发展成“搭投”体系。但传统人工选搭投模式待优化,为此启动AI智能搭投升级专项,构建新范式,还介绍产品结构、技术实现及后续规划。
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。
全球最大AI榜单塌房!52%高分答案全是胡扯,硅谷大厂集体造假?
2025年底,《LMArena is a cancer on AI》一文引发关注,其指出LMArena这个权威大模型评测平台问题严重。Surge AI调查发现,52%获胜回答事实错误,39%投票结果与事实相悖,Meta还曾为榜单优化模型。
LLM for AIOps:是泡沫还是银弹?智能运维的争议、破局与未来
大模型浪潮下,LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望,也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题,阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。
被轻视的巨大市场,大厂做不好的Local Agent为何难?| 甲子光年
文章指出大模型边际收益递减,AI竞赛规则生变,产业从‘参数竞赛’转向‘效率革命’。本地Agent有潜力,但主流产品体验差。GreenBitAI深耕低比特模型,推出Libra,有望撬开万亿美元增量市场。
从 IROS 2025谈起,智能机器人何时迎来「GPT式爆发」? | GAIR Live 019
雷峰网邀请三位嘉宾解码IROS 2025背后具身智能前沿趋势。探讨了IROS现场变化、具身智能认知升级、Sim2Real实用边界、商业落地路径等,还预测具身智能“GPT时刻”或由“World Model+VLA”组合推动。
理解规范驱动开发:Kiro、spec-kit和Tessl
作者尝试理解规范驱动开发(SDD),查看了 Kiro、spec - kit 和 Tessl 三个自称 SDD 的工具。介绍了 SDD 定义、规范含义,分析评估工具的挑战,还指出工具存在不适合多数编程问题、审查体验差等问题。