「科学应用」共找到 2416 篇相关文章
Karpathy最新开喷：一句话让全场Agent开发者安静了
Andrej Karpathy在面向Agent开发者的分享中称，当前AI最大错误是急着逼Agent干活，没先搞明白底层大模型。他结合自身经历给出三步忠告，还建议从神经科学找灵感，鼓励开发者。
最新 Anthropic 人类经济指数报告：AI 如何重塑经济？
Anthropic 持续监测 AI 实际使用情况，在第四份报告提出「经济基本要素」概念，分析2025年11月对话样本，探讨AI提效、任务时长、不同国家应用差异等，还评估职业受影响情况及对经济的总体影响。
跳出「黑盒」，人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后，被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法，将LLM理论研究整合为六阶段，系统综述底层理论与机制，指出前沿挑战，为其向严谨科学转型提供路线图。
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
给几何图片写标题就能让AI更聪明，UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用，其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限，UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架，发布GeoReasoning - 10K数据集，提升模型几何推理表现。
专访微软CTO：微软大力发展Agent，智能体将无处不在
微软CTO Kevin Scott在“Build2025”大会期间接受专访，解读微软推动智能体生态发展。微软重视智能体应用，众多组织用其平台开发。他还探讨编程看法、行业变化、安全模型、市场模式等问题。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。
微软 CTO 在 Rust Nation UK 大会上详解成功经验、挑战及对 Rust 编程语言的承诺
微软Azure首席技术官Mark Russinovich在Rust Nation UK大会探讨推动Rust采用的因素，展示微软产品中Rust应用成果，介绍用生成式AI加速C/C++向Rust迁移的努力，还提及开发者反馈及微软对Rust的承诺。
开源模型两个月内杀死比赛
过去60天，Vercel AI Gateway调用数据显示，开源模型Token调用份额从28%涨至62%，反超闭源模型。英伟达60亿美元入局扶持，闭源虽推新降价仍失领先，开源走向大规模应用。
3 个 Multi-Agent 系统，把 GPTBots 的多智能体协作玩明白了！
文章介绍如何在GPTBots平台玩转多智能体系统，阐述多智能体协作优势、架构及三种协作模式，通过旅游规划、辩论对抗、商业决策三个案例展示协作模式应用，还给出总结与进阶建议。