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Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验,该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法,也提及生产环境的挑战,此系统处理开放式研究任务价值大。

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微信AI绝密计划曝光!但一个前腾讯员工,已经在硅谷做出来了

腾讯正为微信秘密开发AI智能体项目,计划2026年年中灰度测试,三季度全量上线。而前腾讯工程师已在硅谷做出全球首个人类与AI共生社交网络Teamily AI,能让Agent进群协作,有三层架构支撑。

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跟不上、读不完?上万篇顶会论文,这个工具一键分析

加州大学圣迭戈分校等机构开发 Real Deep Research(RDR)系统,可自动完成领域综述与趋势追踪。它从顶会收集论文,压缩成摘要并聚类,还能生成综述、绘制趋势图谱。与已有方法不同,它结合自动化与专家知识。

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InfoQ 2025 年趋势报告:文化与方法

InfoQ 2025 年趋势报告指出,AI 虽提升开发速度,但带来质量问题,需新测试方法;团队协作重要,工程师依赖 AI 或破坏协作;初级工程师价值仍在,可借 AI 学习;可观测性成本攀升,应视为战略投资;平台工程是未来方向。

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智能体请求暴增9.4倍,token账单却没涨:Uber 公开AI软件工厂省钱方法

Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段,2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍,成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段,如选优模型、优化 token 等。

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Opus 5通关ARC-AGI-3!Harness正在变成捆住模型的绳子

ARC Prize官方给Opus 5的ARC - AGI - 3成绩为30.2%,但开发者Jeremy Berman让其借助电脑,正确率飙升至96.2%。还开源代码,换用Codex等测试效果差。表明模型强时,简单环境更佳。

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只要科学任务能打分,AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文

谷歌最新论文提出,只要科学任务可评分,用大模型+树搜索,让AI大海捞针,就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法,都达SOTA水平。

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SPIRAL:零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」

新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL,让模型在零和游戏自对弈强化推理,摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学,还开发系统保障训练,虽有局限但为 AI 发展指明方向。

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我拥有了超能力!Meta最牛文科生让3个AI互掐,竟造出1人技术部

Meta产品经理Zevi Arnovitz零技术基础,借助Cursor和Claude治愈代码恐惧。他分享经历,用管理团队方式管理AI,建立开发流,还让AI互审代码。AI正让普通人构建未来,职场需全能构建者。

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