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规范驱动开发:瀑布模型回潮

规范驱动开发(SDD)重拾编码前写大量文档理念,虽为AI编程提供框架,但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求,指出SDD存在诸多不足。

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Hyperagents:AI学会如何自我改进

近日,Meta发布Hyperagents论文引关注。它尝试解决AI能否自我改进改进方式的问题,核心创新是‘元认知自我修改’,实验在多领域表现出色,还涌现元级别改进且能跨领域转移,但有安全风险。

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AI四小龙,估值破万亿

中国AI四小龙估值破万亿,DeepSeek、智谱、MiniMax、月之暗面各有不同定价逻辑。它们估值暴涨受技术、港股窗口、国家大基金入场等因素影响。当下,它们面临算力和场景问题,未来发展各有挑战。

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Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use

文章指出LLM设计无状态,产生幻觉,超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统,阐述Agent记忆四层演化及每层问题,推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。

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快手在 AI 上,渐入佳境

文章介绍快手多模态大模型 Keye-VL 1.5,参数 8B 适合中小企业。它侧重短视频场景,视频理解能力强,能与业务结合,提升推荐等场景效率。还详述其架构、预训练、后训练及训练架构优化等技术细节。

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小米MiMo Agent 跨会话进化

多数AI编程Agent任务一长就忘事,业界主流靠堆上下文窗口应对,但有缺陷。小米MiMo团队开源的MiMo Code,靠显式存储 - 检索机制,200步以上任务胜率超Claude Code达65%,介绍了其设计及优缺点。

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不改模型、不降质量,谷歌让Gemma 4快了3倍:本地跑大模型彻底变天

谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构,推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。

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Helidon 引入 Agent 能力,Java 框架开始内建 AI 编排

Oracle 发布 Helidon 4.4.0 版本,对齐 OpenJDK 发布节奏,纳入 Java Verified Portfolio。引入新核心能力、Helidon JSON 库,还增强与 LangChain4j 集成,支持智能体编排。

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从大模型到多模态,图文混排Agent彻底起飞~

上周智谱多模态开源周,从GLM 4.6v到Autoglm,其图文并排使用场景很吸睛。上传PDF论文,它能生成图文混排解读文章,效果好。作者逆向原理复刻代码,还分享GLM 4.6V三个有意思的能力。

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真正能用好AI的企业是怎么做的?(附企业级AI落地实战手册)

数字化深入,非结构化文档成企业难题。合合信息发布白皮书,提出复杂文本智能五大核心能力标准,用11个行业标杆案例展示多模态文本智能技术应用,提供可复制落地范本。

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