「大模型开发」共找到 10200 篇相关文章
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
对话心光：在技术与需求的十字路口，我们选择用AI温暖人心
本文是对心光创始人王禹效和徐璐的访谈。心光是笔记类AI陪伴产品，主界面简洁，功能丰富。团队回顾其发展历程，探讨技术与需求关系、模型选择、用户画像等，还谈及盈利模式、创业时机及未来计划。
AI 编程别光凭感觉：手把手实操 SDD，把 Vibe Coding 拉回工程轨道。
在AI编程中，“Vibe Coding”模式在大型项目上存在弊端，易带来架构不一致等问题。规范驱动开发（SDD）应运而生，它将重心移到“定义规范”。文章介绍了SDD理念、工具、流程，还给出实操步骤与落地建议。
刚刚，百度最新开源神作：PaddleOCR-VL-1.5上线了
1月29日百度开源新一代文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5，参数仅0.9B，在OmniDocBench V1.5评测中综合性能全球第一，精度达94.5%。它支持异形框定位，解决真实文档解析难题，在多场景表现出色。
cursor翻车了，Anthropic：来，我教你怎么做long running Agent。
近期，Cursor宣称用大量智能体实现长程任务引发关注，但被指是营销惨案，代码存在诸多问题。Anthropic则分享务实的long - running思路，是记忆接力模式，代码可维护。未来模型能力提升或让代码成黑箱。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
Gemini 3，是谢尔盖・布林「骂」出来的？
ChatGPT 问世后谷歌反应迟缓，创始人谢尔盖・布林回归，亲自写代码，推动 Google Brain 与 DeepMind 合并。他还因 Gemini 被禁止写代码在公司大吵。谷歌推出 Gemini 3 等，坐稳 AI 领域王座，给 OpenAI 带来压力。
分析了1.8亿个岗位后，我发现应届生们好像被AI堵在了门外。
文章分析1.8亿个岗位发现，AI使应届生就业难，创意和执行类岗位受冲击大，管理层岗位相对稳定。如应届生毕业即失业，执行岗减少使学徒制传承受阻，长远看不利于文明进步。
如何用好 Codex？OpenAI 内部实践指南：7 个最佳应用场景，6 个使用 Tips
OpenAI Codex团队在活动中称积极用Codex构建产品。文章介绍其7个应用场景，如理解代码、重构迁移等，还有6个使用技巧，像从提问模式开始、组织好提示等，展示了Codex在开发中的强大作用。