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近年来, 大语言模型 (LLM) 在数学、编程等 "有标准答案" 的任务上取得了突破性进展, 这背后离不开 "可验证奖励" (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR) 技术的加持。RLVR 依赖于参考信号, 即通过客观标准答案来验证模型响应的可靠性。
大家好，我是歸藏（guizang），给大家带来肝了两天的用 Trickle AI 进行一些高级 Vibe Coding 的保姆级教程。
这段时间国产 AI 模型非常热闹，各家都瞄着 Coding 和 Agent 场景，开源自己的最新模型。
过去因为技术门槛而止步的需求，开始通过 AI 变成现实。
Claudia[1] 是由 YC 支持的 Asterisk 团队开发的一款开源跨平台桌面应用，旨在为 Anthropic 的 Claude Code 提供直观、美观、可视化的图形界面。
两个月前，我在文章里第一次提到 Vibe Coding 这个新名词的时候，还在犹豫要不要加几句解释，怕大多数人看不明白。没想到这么快，至少在 AI 圈里，Vibe Coding 已经成了人人都懂的新概念。
在AI时代，掌握编程语言成了科研人的「第二外语」？近日，WAIC 2025上，上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年联合发布「星河启智科学智能开放平台」，让科学家轻松构建AI模型、发起实验、调度算力，真正成为探索的主角。
GPT-5发布节点又要提前了！在LMArena上，已悄然上线了「超大杯」GPT-5-pro，内部代号zenith。一些抽卡成功的网友，开启了惊艳实测。
只用100行代码，打造最强轻量编程agent。 SWE-bench、SWE-agent原班人马再出手，推出全新开源项目—— mini-SWE-agent。
卷疯了，通义千问真的卷疯了。