「关键表征微调」共找到 1367 篇相关文章
AI Coding 生死局：Spec 正在蚕食人类编码，Agent 造轮子拖垮效率，Token成本失控后上下文工程成胜负手
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列之一，聚焦 AI Coding 在程序员群体的演进与落地。探讨了 Spec 驱动开发、Agent 崛起、Token 成本等问题，指出上下文工程是 AI Coding 成败关键。
综述解读：Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开，指出传统方案难解决Agent长期智能问题，Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制，分析挑战并预测未来方向，为设计记忆系统提供指南。
用企业级智能体落地，还有谁没踩这四种大坑？无问芯穹的系统性解法来了
企业级智能体落地遇效果、稳定、成本和商业闭环四大难题，无问芯穹推出智能体服务平台，从多方面提供解决方案，并展示SysCoding Agent案例，其基础设施或成企业拉开差距关键。
打脸哲学无用！牛津博士教出Claude，自曝百万年薪提示词秘诀
Anthropic驻场哲学家Amanda Askell主导设计Claude的性格等机制，她分享制定有效AI提示词方法，认为需哲学思维。此外还提及不同人对提示词看法，以及大模型存在的「裂脑问题」。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描！浙大提出COIDO：破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描，用轻量级评分器和小样本采样，将重要性和多样性的优化统一。实验显示，它性能与效率双优且有强泛化性。
高中辍学，22岁入职OpenAI成为「研究科学家」，他是怎么做到的？
文章讲述22岁高中辍学的Gabriel Petersson入职OpenAI成为研究科学家的故事。对比传统学习路径，介绍他自顶向下的学习法，分析其可行原因、适用场景，还给出行动建议，指出学位价值在改变。
TRAE SOLO 模式中国版惊艳上线，重新定义 AI 编程
字节 TRAE 推出 SOLO 模式解决复杂编程任务难题，11 月 25 日国内版上线且免费。它体验增强，集成 SOLO Coder，有执行前方案评审等四个关键能力，带来新协作模式，提升编程效率。
别装了，AI巨头们！谁在卡脖子，谁在割韭菜？这张图一目了然
卡内基梅隆大学发布首个刻画AI供应链数据集，揭示资本、科技与权力「关系网」。供应链上游市场集中或致连锁故障与垄断，绘制其链条能助于多项关键分析，看清产业全貌。
阿里开源SmartResume，简历解析无需手工
阿里在Hugging Face和ModelScope上开源智能简历解析系统SmartResume，能将多种格式简历转为结构化数据，分三阶段工作，性能优于基线方法，为HR和开发者提供工具。
传统训练效率很低？我们靠 “给模型降噪” 重新审视长上下文建模难题
文章指出长上下文模型处理长文本时易受噪声干扰，提出新评估指标IG分数和“上下文去噪训练（CDT）”方法。实验表明CDT优于现有策略，经其训练的开源模型在长上下文任务中性能媲美GPT - 4o。