「算法实践」共找到 1073 篇相关文章
Anthropic实践发现：Multi-Agent系统的核心仍然是Prompt设计！
近期Anthropic分享构建多智能体研究系统最佳实践，提出8条研究智能体的提示工程与评估原则。其架构采用协调者 - 工作者模式，与传统RAG方法不同，使用多步骤搜索动态查找信息。
出价算法新SOTA——快手首提生成式强化学习出价
文章介绍快手新提出的生成式强化学习出价模型GAVE，回顾出价算法发展历程。GAVE结合生成式与强化学习优势，有Score-based RTG等创新，经竞赛、实验验证效果佳，为出价技术带来新方向。
刚刚，Cursor又分享了数百Agent并发协作的最佳实践
Cursor分享数百Agent并发协作最佳实践，讲述单个Agent局限，介绍从多方面探索协同方法，如规划者与执行者分工，还展示多个实验成果，总结模型选择等经验，指出多智能体协同仍待优化。
两周 3 万行代码！我们的 7 个 AI “粪堆求生” 最佳编程实践
作者分享开发 AutoDev Workbench 时用 AI 辅助编程的 7 个实践，包括用 DeepResearch 脑暴需求、多工具构建 UI 原型等，还指出要提升 AI 交互效率和代码质量，形成成熟开发方法论。
多 AI 协同 + SDD 编程实践：一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速，但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式，构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流，介绍 SDD 理念、技术选型，详述多模型协作机制、工作流程与保障机制，分享实践步骤。
一个文件让 AI Coding 效率翻倍：AGENTS.md 实践指南
文章围绕如何写好 AGENTS.md 展开，介绍其是给 AI 看的项目指令，能解决项目对 AI 不友好的痛点。还阐述了编写原则、实践方法、选择原因、模板和实施建议等，可让 AI 高效理解项目，提升开发效率。
游戏研发中的 AI 转型：网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享，其团队通过代码知识谱图构建、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手，在多业务场景落地效果好。还介绍知识工程、多 Agent 赋能代码编写、AI 审查等实践及未来展望。
基于OpenAPI和AI coding的上云智能体构建实践
文章介绍基于OpenAPI和AI coding构建上云智能体的实践。分析不同编程范式，结合AI coding发展与Multi - Agent问题，阐述构建方案，包括业务场景、构建方法、技术实现、当前效果及后续展望，还提及文档智能与RAG构建LLM知识库。
50年僵局打破！MIT最新证明：对于算法少量内存胜过大量时间
MIT理论计算机科学家Ryan Williams最新研究建立数学程序，将任意算法转化为占用空间更少的形式，证明少量计算内存比大量计算时间更有价值，打破计算机科学家近50年认知。
强化学习也遇到了“天花板”？Andrej Karpathy构建了一个新算法
大神Karpathy肯定强化学习（RL）价值，指出其比监督微调更具扩展性，但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法，还面临泛化等挑战。