我们也看过各种 AI Coding 领域的评测，发现大多停留在了 「代码生成」与「封闭题目」的考核，却忽视了环境配置、依赖处理、跨仓库资源利用等开发者必经的真实需求 —— 当下众多 Benchmark 仅通过题目，已难以衡量 Code Agent 的实际效果。
人多，好办事。agent多，照样好办事！ 在最新的Andrew’s Letters中，吴恩达老师就指出： 并行智能体正在成为提升AI能力的新方向。
在《流浪地球 2》中图恒宇将 AI 永生数字生命变为可能，旨为将人类意识进行数字化备份并进行意识上传，以实现人类文明的完全数字化。
让LMM作为Judge，从对模型的性能评估到数据标注再到模型的训练和对齐流程，让AI来评判AI，这种模式几乎已经是当前学术界和工业界的常态。
2025 年 8 月 29 日，由清华大学计算机系崔鹏教授团队联合稳准智能共同研发的结构化数据通用大模型「极数」（LimiX）正式宣布开源。
针对OpenAI最新开源的GPT-OSS，这一篇面向零基础小白用户的手把手式的详细训练教程或许能帮助你完成你的第一个GPT训练项目。
近日，上海交大和上海人工智能实验室的研究发现，AI 的风险正从个体失控转向群体性的恶意共谋（Collusion）——即多个智能体秘密协同以达成有害目标。Agent 不仅可以像人类团队一样协作，甚至在某些情况下，还会展现出比人类更高效、更隐蔽的「团伙作案」能力。
不卷参数的专业模型，会不会被通用大模型取代？ 在医疗领域，这个疑问正在被打破。
强化学习核心是什么？Karpathy一语道破——环境。全新开源Environments Hub横空出世，为强化学习训练带去革命性突破。
在大模型时代，机器学习资产（如模型、数据和许可证）数量激增，但大多缺乏规范管理，严重阻碍了AI应用效率。研究人员将在VLDB 2025系统介绍如何整理、发现和利用这些资产，使其更易查找、复用且符合规范，从而提升开发效率与协作质量。
