「自主迭代」共找到 1102 篇相关文章
首届AI交易大赛落幕，6个AI炒币2周：Qwen、DeepSeek赚钱，GPT-5血亏6000刀
首届nof1 AI模型交易大赛于2025年10月17日至11月3日举行，6款大模型获1万美元初始资金自主炒币。结果Qwen3 Max、DeepSeek赚钱，GPT - 5等美国系模型大幅亏损，币安创始人赵长鹏也对此发表看法。
从Cursor返聘归来，90后华裔女高管带Claude开启日更模式：token成本比工程师工资低多了！
90后华裔女高管Cat Wu推动Anthropic产品“按天迭代”，她认为token成本低于工程师工资。她分享了产品发布、团队协作等经验，还谈到AI时代PM应具备的能力，以及Claude系列产品的使用和发展方向。
刚刚，1122人干出“国产GPU”第一股，摩尔线程成功IPO：开盘股价疯涨，市值破2800亿！专家：国产AI芯片商业化进入关键期
今日摩尔线程在科创板上市，发行价114.28元，截至发稿股价涨至620元/股，市值破2800亿。它成立于2020年，核心团队多有英伟达背景，研发投入高，已推出四代GPU架构和产品，专家称国产GPU进入商业化验证阶段。
核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年
1月26日，天数智芯公布四代架构路线图，其2025年的天数天枢架构，在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式，产品全场景布局且已规模化落地。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
疯狂扩产的PCB，会是下一个存储芯片吗？
2026年摩根士丹利拆解英伟达Rubin平台BOM报告显示，单机架PCB内容价值涨幅高达233%，增幅居首。AI算力系统演进使PCB日益重要，行业正扩产，但也面临技术、供需、上游材料等风险。
GPT5.5 + Codex 如何跑一整夜，编程的下一步，不是辅助编程，是可托管执行单元
文章指出GPT - 5.5在Codex里展现出强大自主性，能处理长时程任务。还介绍让其跑长任务的方法及面临的问题，强调长任务需状态机、证据链等，社区也在构建相关工作流层。
AutoResearch实战：让AI自己训YOLO，mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架，选YOLOv8 + NEU - DET做实验，经V1轻量验证后升级到V2完整闭环，64轮实验后mAP从0.729提至0.773，还总结工程结论并给出迁移场景建议。
Karpathy刚开源的autoresearch，我拿来优化龙虾skill，成功率从56%飙到92%
Karpathy发布开源项目autoresearch，可让AI优化AI。作者分享用其优化skill的实践，介绍优化流程，指出可将模糊表述拆成可判断是非题，还提及定义评估标准的方法与常见错误修正。此外，还能用于代码性能优化。