分類： 大型語言模型
- 你的Agent根本沒在學習，它只是在翻筆記本
- 軟體 3.0 時代來臨：從寫程式到指揮 AI，Karpathy 談程式設計的第三次典範轉移
- Qwen-Scope：看穿大型語言模型的「思考脈絡」
- GPT之父把AI丟回1930年：沒見過一行程式碼，卻「發明」了Python！
- RAG 已死？不，是 Grep 強勢回歸！
- Scaling Pain：超大規模 Coding Agent 推理實踐
- 技能驅動推理新範式，清華＆北大：Token立省59%，準確率不降反升
- 思考不需言語：使用抽象思維鏈實現高效潛在推理
- LLM 只靠自己就能強化推理？SePT 提出簡潔的線上自訓練範式
- 首個時空時序推理框架：讓大型語言模型真正讀懂時空數據 | ACL'26
- QuantCode-Bench：大型語言模型量化交易代碼生成品質評估基準
- 正式介紹：混元 Hy3 preview
- 普通網線也能跑萬億大模型！月之暗面拋出王炸架構，親證：不用全買 H100！1T 模型實測：延遲暴降 64%！大模型推理「圍城」攻破了！
- MASK 基準測試：拆解 AI 系統中的誠實與準確度
- Autogenesis：一種自我演化的智慧代理人協定
- 深度解析兩篇最新 Harness 論文：微軟與谷歌如何重塑 AI Agent 的邊界
- FrontierSWE：在人類能力極限下評測程式設計代理
- Claude Opus 4.7慘遭全網負評！剛升級就翻車，用戶怒吼：還我4.6
- 自動化對齊研究員：運用大型語言模型擴展可擴展監督
- Star 數狂飆！MSA 重磅開源！
- Tokens 燒錢太快？試試這個四層模型組合策略
- 大型語言模型也能「原地」調參了！字節 Seed 與北大聯合發表新論文：推論時無需新增層或重新訓練
- 無需強化學習！蘋果團隊提出「簡單自蒸餾」，實現編碼模型自我進化
- 讓思考更精準更長！強化學習新演算法 FIPO 登場
- GLM-5.1：邁向長時間跨度的任務處理