「机器学习工程代理」共找到 2231 篇相关文章
Vibe Coding 再升级,做世界顶尖的 Agentic Engineering!
过去18个月,AI Coding工具从‘辅助补全’到‘独立编程’质变,决定Agent产出质量核心变量从模型能力转向工程系统。文章探讨工程师角色迁移、Context Engineering、对抗Agent缺陷、长期维护及发展路径等问题。
Meta AI大洗牌!超级智能一拆四,小扎押注硅谷华人,LeCun或已出局
8月20日Meta半年内第四次重组AI部门,超级智能实验室一分为四,或弃Llama 4转闭源模型,开源理念动摇。Meta还进行财务和基建“加码”,此次重组或意味着从研究到工程落地的转移。
硅谷最狠「伪君子」!华人女记者深扒OpenAI:3000亿AI帝国全靠偷数据?
华人女记者郝珂灵深挖OpenAI黑历史,其新书《Empire of AI》引发巨大反响。书中指出OpenAI宣称造福人类,实际是资本机器,其技术发展路径依赖数据和算力,还存在AI让少数人受益、AGI定义模糊等问题。
《DeepSeek掘金》背后的故事——从行业寒冬到AI春潮,用腾讯IMA知识库重构价值
本文讲述《DeepSeek掘金》成书背后的故事。从行业寒冬到AI春潮,编委们因DeepSeek迎来职业转机。面对出版市场乱象,用腾讯IMA知识库完成创作,还打造四位一体学习方案,致敬梁文锋与DeepSeek理想主义。
无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销小,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。
OpenAI推出GPT-5.4 mini/nano;MiniMax发布M2.7;小米发布MiMo-V2系列模型
OpenAI、MiniMax、小米陆续发布新模型。OpenAI推GPT - 5.4 mini与nano,优化速度和成本;MiniMax的M2.7能自我演化;小米MiMo - V2系列覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。
第二代AI预训练范式:预测下个物理状态
英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》,指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」,认为第二代范式是「预测下一个物理状态」,引发机器学习社区讨论。
AI 模拟消费者,预测购买意图准确率达 90%
PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现,让大语言模型扮演消费者,用另一AI评分可90%准确预测购买意图,还提出SSR方法。虽有优势,但也面临质疑和局限,可增强市场调研。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0,基于MCP架构,降低技术门槛与学习成本,让科研专注创新。
Anthropic 反杀 OpenAI,LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示,Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能,支出从训练转向推理。