根据年度回顾分析，2025年是大语言模型（LLM）发展史上具有里程碑意义的一年。核心技术突破体现在模型获得了真正的“推理”能力，使其能够处理复杂的多步骤任务，这直接推动了高性能AI智能体的广泛应用。其中，“编码智...

人工智能领域知名专家安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）近期发布了其对2025年大语言模型（LLM）发展的年度回顾，系统性地梳理了行业在过去一年中经历的深刻范式转变。报告指出，技术演进的核心驱动力已从单纯追求模...

最新行业观察指出，尽管AI辅助编程技术展现出令人瞩目的代码生成能力，但其可能正在解决软件开发领域的错误命题。基于大语言模型的AI编码工具受限于训练数据分布，往往倾向于重复生成现有代码库中的模式，未能真正推...

随着大型语言模型和人工智能技术的迅猛发展，编程行业正面临根本性的身份认同危机。传统程序员作为工匠的核心价值——创造性解决问题和系统架构设计能力，正被“氛围编程”和“规范工程”等新型工作模式逐渐消解。这种转变...

这篇技术长文系统性地剖析了大语言模型（LLM）的后训练完整生命周期，涵盖了监督微调（SFT）、奖励建模（Reward Modeling）以及强化学习方法（如RLHF）三大核心阶段。作者不仅详细阐述了如何通过人类反馈的强化学习...

当用户搜索“游戏电脑”时，应该展示哪些产品？过去，这依赖于基于规则的算法和计算的代码。然而，随着大型语言模型（LLM）的兴起，我们正在进入一个上下文比代码更重要的新时代。在这一新范式下，AI系统能够实时适应...

Sakana AI研究团队开发出一项突破性技术——Text-to-LoRa（T2L）系统，该系统仅需文本描述即可即时定制大型语言模型，无需传统方法所需的训练数据或耗时微调过程。该技术的核心创新在于将数百个LoRA适配器（一种高效轻...

Honeycomb.io最新博文指出，过去十年间可观测性工具的发展始终围绕一个简单概念展开，但大型语言模型（LLM）的出现彻底颠覆了这一范式。文章引发技术社区广泛讨论，在Hacker News获得131个点赞和58条深度评论。专家...