「豆包大模型1.8」共找到 8835 篇相关文章
开源AI黑客Agent，自动检查代码漏洞并修复，离AI编程的全流程自动化不远了。
开源的AI Agent能自动查代码漏洞并修复，是集自动化渗透等功能于一体的安全测试平台。Strix作为开源AI安全测试工具，无需手动渗透测试，支持多类型安全评估，功能强大。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
AI时代终端大变局
联想、雷神等PC企业在IFA展出AIPC新品，各有侧重。目前AIPC刚起步，距离“终极形态”尚远。市场反馈较好，其增长取决于产品体验、应用落地和产业推动，应用落地是关键，产业发展需全生态链协同。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
刚刚，OpenAI发布白皮书：如何在AI时代保持领先
AI发展超多数企业适应能力，早期采用者收入增长更快。9月3日OpenAI发布白皮书，总结与大企业合作经验，给出从战略到治理的五大核心原则及多方面重点建议，助企业在AI时代保持领先。
50+ 当下 Agent 关键数据与发展趋势预测
index.dev报告整理50+条AI Agent统计数据，涵盖采用率、市场规模等。介绍技术栈各层级，如开发者层提升编码效率，知识工作者层辅助办公。还提及企业采用趋势、用户交互变化、市场规模增长等内容。
小扎高薪挖来的人又跳回OpenAI了！首席科学家赵晟佳也要回去
扎克伯格高薪挖人组建Meta超级智能实验室，对标OpenAI和Google DeepMind。但刚挖来的人有回流，老员工也出走，涵盖多岗位。重组致管理混乱，华尔街质疑720亿美元AI投资回报。
从需求分析到代码生成，LLM都能干点啥？一文读懂291个软工Benchmark！
大语言模型重塑软件工程各环节，但缺乏评估其在该领域表现的系统工具。浙江大学等机构团队首次对291个软件工程Benchmark系统综述，分析现状、痛点并给出改进方向。
视觉Token注入CLIP语义，走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP，将低级视觉Token与高级CLIP语义结合，支持端到端自回归训练，可接入LLM框架，降低计算与数据门槛，在多模态任务中表现优异，代码已开源。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。