「代码推理」共找到 3504 篇相关文章
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道，杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型（dLLMs）有全局规划能力，但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”，提出免训练方法DPad，结合现有技术，能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
震撼！0人类，16个Claude全自主开发，2万美元十万行代码成功运行Linux
Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队自主编写超十万行代码的C语言编译器，能运行《毁灭战士》、编译Linux内核。团队用拉夫循环等机制让Claude自主开发，虽有局限但全自动软件开发时代已提前降临。
Cloudflare 发布 Dynamic Workers 公开测试版：基于 Isolates 的沙箱环境执行 AI 智能体代码
Cloudflare 推出 Dynamic Worker 公开测试版，面向付费用户。它用 V8 Isolates 运行代码，启动快、内存效率高，基于 Code Mode 理念，用 TypeScript 接口定义 API，有多种防护策略，还发布配套库，已用于生产。
GPT-5暴写「屎山代码」！14个Prompt，看穿GPT-1到GPT-5七年智商进化史
GPT-5发布半月表现未达预期，Peter Gostev对比GPT-4和GPT-5基准测试。OpenAI公开2018 - 2025 GPT进展网址，通过14个Prompt展示GPT-1到GPT-5在写诗、写代码、解题、解答专业与健康问题等方面的实力进化。
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0：给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
UC伯克利新作颠覆认知：LLM靠「自信爆表」学会推理？无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现，LLM不靠外部奖励，仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习（RLIF）新范式，用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励，在多任务中表现良好。
一段 signature，不仅撬开了 Opus 的隐藏推理，还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"
研究者发现，将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型，弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外，公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险，部分开源模型易受 Opus 风格影响。
奥特曼承认OpenAI路线走偏了，以及“写代码将变得不再重要”
奥特曼在直播中给出诸多实诚结论，如未来工程师人数或大幅增加，写代码时间将减少，OpenAI搞砸ChatGPT5系列模型，后续会回归通用模型，还探讨了AI对教育、经济、安全等方面的影响。
刚刚，OpenAI开源2个推理模型：笔记本/手机就能跑，性能接近o4-mini
OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型，距上次开源已6年。模型亮点多，性能强，在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频，展示其使用效果，同时解释了开源原因。
Claude推出多智能体代码审查系统：Anthropic内部同款，接管PR深度抓Bug
Anthropic为Claude Code引入代码审查系统，复刻内部审查机制，调度多智能体揪深层Bug。该功能面向团队和企业版用户预览，审查更彻底，虽成本高但有效提升审查质量，还能自定义规则、管控成本。