「人工干预机制」共找到 1104 篇相关文章
深入解析|Cursor编程实践经验分享
文章结合近两个月实践,分享Cursor编程经验,探讨其适用场景与问题。介绍使用方法,如标准Prompt、Rules等,还提及MCP工具及Cursor不足,对比DeepResearch等平台,最后介绍AutoGPT、Claude4.0等技术。
字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据,成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己,打造8B参数轻量级开源代码模型,性能超百亿级对手,不过也存在通用和数学能力短板。
千问AI Arena上线:给Agent一个真实的战场
8月12日,阿里千问AI平台上线‘千问AI Arena’,这是面向AI Agent的挑战与评测平台。它从真实业务产生任务,征集解决实际问题的Agent方案。首个任务聚焦跨境电商,有丰富奖励和评审机制。
Loop Engineering,4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题,设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环,从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好,还指出优化循环结构收益渐增。
OpenAI彻底重构Codex!长出独立鼠标,自己排班狂卷打工人
OpenAI重磅更新Codex,它能在后台开模拟器、修Bug,不影响前台工作。有独立光标,支持在渲染网页上操作改代码,还上线90多款插件,新增‘心跳’机制,能自己排班,补齐日常刚需功能。
企业AI智能体大排雷:138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程,研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验,介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
26.7K 标星!GitHub 高分教程 Learn Claude Code:12 节课带你手搓一个 Cursor!
Learn Claude Code是shareAI - lab开源教学项目,目标是让人理解AI编程Agent工作原理。它有12节课,每节加一个机制,逻辑清晰。配交互式Web平台,文档‘心智模型优先’,还提供后续项目助知识落地。
星标超 29 万,OpenClaw 两天两次大更!适配GPT 5.4,告别“抽卡式 Prompt”
GitHub星标超28万的AI Agent开源项目OpenClaw,在周六与周日迎来两轮重量级更新,集中在模型能力、Agent架构、工程部署及安全机制四个方向。2026奇点智能技术大会将邀专家探讨其产业实践价值。
1.2万人收藏单日斩获 3.4K!刚刚冲上 GitHub Trending 榜首的“AI 红队”工具!
AI加速代码编写,但也留下更多安全坑,传统扫描工具和人工渗透测试难以应对。新晋GitHub Trending榜首工具Shannon是全球首个开源全自动AI渗透测试员,多智能体架构,功能强大,适合AI编程团队。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式!北邮、北大等联合提出AV-NAS:首个音视频哈希搜索架构,让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS,在多模态视频哈希领域引入 NAS,构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制,揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优,代码已开源。