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Anthropic刚刚宣布Claude Sonnet 4支持100万token上下文窗口
Anthropic官方公告,Claude Sonnet 4上下文窗口扩大到100万tokens,是之前5倍。能一次读懂大代码库或多篇论文,可用于代码分析、文档处理等。超20万tokens价格翻倍,现仅对Tier 4用户测试。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代,智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目,AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员,以多轮搜索智能体为例,教用最少代码实现训练。
1周半写64个PR、完成30%项目重构:一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后
Calendly公开Agentic Engineering实践,Agent嵌入研发全流程,如审查需求、写代码、测试等。一周半内,Agent为IAM团队生成64个PR,完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力,强调好需求与护栏重要性。
全球95%企业AI惨败?MIT报告引硅谷恐慌!90%员工偷用ChatGPT续命
MIT报告《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》指出,95%企业AI试点项目失败,但90%员工用ChatGPT等个人AI工具办公。消费级工具因灵活易用胜企业级,企业应向员工学习,与供应商合作。摩根士丹利报告称AI可为企业省成本。
AI 时代到底该怎么管一个工程团队
Fiona Fung在Anthropic大会分享AI时代管理工程团队经验,指出软件工程瓶颈转移,需重构流程,介绍了少做和多做的事、技术辩论方式、代码评审分工等内容,还提及组织形态、指标及未解决的问题。
终于有了一个用龙虾而不是 Claude Code 的理由
作者作为有十年多代码经验的人,原本习惯用Claude Code等白盒工具。但在文档处理、多人协作等场景中,飞书OpenClaw优势明显,可一键部署多智能体,与飞书生态打通,还能自动修复异常。
小模型也能精确计算:WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验
开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低,后用WASM,创建三层架构。虽结果未完美,但接近,还通过Gemini审查验证。
苹果再发论文:精准定位LLM幻觉,GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文,提出 RL4HS 方法,用强化学习训练模型,能准确标出答案中幻觉部分,还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO,在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory:每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory,可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题,实现全流程自动化,还构建了 SweSetupBench 数据集,表现出色。
Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro,生成336行代码框架,速度快但不可用;Claude Code生成2200多行完整项目,还做测试纠错,虽费时多但更实用。