Claude Code之父删了IDE!干掉提示词,只写循环
Claude Code之父删了IDE!干掉提示词,只写循环Claude Code之父删掉IDE,并表示以后只写循环,不再写提示词了:你苦练两年的提示词工程,真要被一夜干掉了吗?
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Claude Code之父删掉IDE,并表示以后只写循环,不再写提示词了:你苦练两年的提示词工程,真要被一夜干掉了吗?
具身智能领域的资本,正在涌向机器人的“大脑”。
就在最近,OpenAI扔出一篇重磅论文。他们发现,只教AI好好看病,它写代码居然也不作弊了。方法简单到离谱:拿5%的训练数据,教模型在回答健康问题时诚实、谨慎、知错能改。
网购的快递被人偷了,联系客服,客服系统显示,预计等待时间 25 分钟。 换作以前,这意味着我们要么盯着聊天窗口发呆,要么开着网页干别的事,同时隔几分钟切回来看看排到没有,不然一不小心退出去又要重新排队
近期,在 LangChain 举办的智能体大会 Interrupt 上,吴恩达与 LangChain 创始人 Harrison Chase 进行了一场关于 AI Agent 的对谈。整场交流的核心并不是简单讨论 Agent 有多强,而是围绕一个更现实的问题展开:当 AI Agent 让软件开发变快之后,真正的瓶颈会转移到哪里?
近年来,大语言模型(LLMs)在长篇视觉叙事中展现出卓越潜力,生产方式正迅速从单一模型生成转向面向生产的智能体系统。但长视频剪辑仍然是一个极难控制的长期任务。模型有时会在缺乏素材依据的情况下强行生成,甚至在面对明显断档的转场或人物不一致时依然“盲目拼接”。
我们相信,常驻型 (always-on) AI 助理的下一次飞跃,不在于把某一个模型单点调得更聪明,而在于扩展智能体的上下文 (Scaling Agent Context)—— 不断拓宽助理能够持续 "感知 — 推理 — 执行" 的范围,作为生活连接器连接用户的信息孤岛,直到它能接管用户的整个数字世界。
最近,谷歌连失两员大将。短短三天内,先是 Transformer 论文共同作者 Noam Shazeer 离开谷歌加入 OpenAI;紧接着诺贝尔奖得主、AlphaFold 负责人 John Jumper 转投 Anthropic 麾下。
来自西湖大学和香港中文大学(深圳)的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization(DrPO),把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中,奖励只负责对候选图像排序,不参与反向传播。具体而言,针对同一个文本提示词,当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引,低分样本产生排斥,并结合参考模型约束给出模型的更新方向。
对于 AI 生成图像中可能存在的不自然伪影,我们是否不仅能够将其定位和解释,还能进一步对其进行修复,使图像恢复为更加真实、自然的视觉外观?围绕这一问题,来自北京大学等机构的研究者提出了 GenShield:一个统一的自回归框架,将 AI 生成图像检测 与 图像伪影修复 结合到同一个闭环中,实现从 “诊断” 到 “修复” 的一体化建模。