「Code World Model」共找到 1104 篇相关文章
告别“氛围编程”：基于 Harness 治理和 SDD 的团队级 AI 研发范式演进与实践
本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。
红杉对话 LangChain 创始人：2026 年 AI 告别对话框，步入 Long-Horizon Agents 元年
红杉访谈 LangChain 创始人 Harrison Chase，探讨 Long-Horizon Agents。其认为 2026 年是 Doers 元年，这类 Agent 能处理长时程任务。还提及 Harness 架构、Coding Agent 等，指出 Memory 是壁垒，交互需同步与异步结合。
DeepSeek-R2要来了？
DeepSeek-R1发布一周年之际，其存储库更新引用全新「model 1」模型，极可能是R2。HuggingFace发文称R1降低技术、采用、心理三重壁垒。R1以推理优先，改变多项认知，故事仍在继续。
我的AI年度盘点
博主黄益贺做年度AI使用盘点。系统层面，从外挂式RAG旧体系转向以Coding Assistant为核心新体系，结合MCP、Skills等完善系统；工具层面，全面拥抱Google生态，C端看好Google，B端看好Anthropic，不看好OpenAI。
“坏”数据让模型更“好”？重新审视数据过滤
传统观点认为大型语言模型预训练应过滤“坏数据”，但论文《When Bad Data Leads to Good Models》提出反直觉观点，适度加入有毒数据，通过后训练技术可降低模型毒性，保持一般能力，挑战常规做法。
AI4Science 图谱，如何颠覆10年 x 20亿美金成本的药物研发模式
文章指出AI for Science让生命科学与数字互联网融合，加速科学发现。以四象限为框架，梳理了Biology Foundation Model、AI Scientist等玩家，介绍相关模型和公司，展示其对药物研发流程的重塑。
关于 Multi-Agent 到底该不该做，Claude 和 Devin 吵起来了
有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。
20万人抢的全球大模型第一股，我中签了
智谱在港交所上市成全球大模型第一股，作者申购中签。智谱专注AI Coding，迭代快，GLM - 4.7成绩亮眼，商业化数据佳，还有诸多有意思细节，虽行业竞争大，但它表现不错。
Marble登场！告别不稳定与变形，持久探索3D世界
李飞飞团队World Labs推出Marble并开放有限测试预览，基于图像或文本提示可生成3D世界，具有持久、稳定、风格多样等特点。用户能导出使用，在浏览器自由导航，虽有局限但潜力大。
具身智能的Skill时刻！英伟达开源机器人技能库，Jim Fan：范式变了
英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE，类似机器人版Coding Agent，会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式，论文实验验证其效果好于此前方法。