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AI编程革命 AI编程革命：从代码基础模型到智能代理的完整指南 📝 摘要 本文基于《从代码基础模型到智能代理：代码智能的综合调研与实践指南》研究报告，系统性地总结了AI编程领域的最新进展、技术架构、应用场景和未来发展趋势。报告涵盖了从1960年代人工编码到未来AI自治时代的完整演进历程，深入分析了通用大语言模型与代码专用模型的技术差异，并提供了实用的开发建议。 ...

强化学习发展史 往期站内RL主题 强化学习笔记 强化学习工具包 引言 资料 强化学习的10层境界：从巴甫洛夫的狗到贝叶斯大脑：（上）, 中, （下） 今天的人工智能早已不是当年只能执行规则的自动机。它拥有了“感知”、“计划”、“探索”、“协作”甚至“推理”的能力 ...

知识图谱 详见站内专题：知识图谱 LLM 构建 KG 知识图谱（Knowledge Graph，KG）与大型语言模型（Large Language Model，LLM）的结合是一种强大的技术融合，旨在通过将知识图谱的结构化知识与LLM的语言生成和理解能力相结合，提升模型的性能和可解释性，同时为各种应用提供更智能、更精准的解决方案 ...

AI辅助编程 总结 2025年5月27日，蚂蚁开源在第⼗届技术⽇上，重磅发布了《2025 ⼤模型开源开发⽣态全景与趋势》报告 AI Coding 开源项目正呈现出火热的态势，甚至在今年一度刮起了“氛围编程”（Vibe Coding）热潮。 ...

智能体应用GUI GUI Agent 【2024-1-25】这几天agent操控设备成为热点： 智谱昨天推出 glm-pc 1.1，注重长程推理，与年前的autoglm互补，分别占据pc和mobile设备 智谱agent手机端 AutoGLM GLM-PC openai 的 operator 也涉足pc操控 GUI Agent 介绍 Huawei London 邵坤主题演讲，介绍面向通用型 GUI Agent 的模型和优化。 ...

Prompt上下文工程 发展 2022年, 大家谈论“提示词工程”（Prompt Engineering），解决单次交互。 2024年, 谈 “上下文工程”（Context Engineering），解决Agent（智能体）的长序列、多轮工具调用。 ...

大模型自动评估 LLM-as-a-Judge 思考 LLM-as-a-Judge 真的管用吗？ 【2025-8-6】说话人难以识别 大模型从工具进化为“裁判”（LLM-as-a-judge），开始大规模地评判由AI自己生成的内容。 这种高效的评估范式，其可靠性与人类判断的一致性，却很少被深入验证。 ...

LLM 发展方向 【2023-6-16】知乎专题：大模型LLM领域，有哪些可以作为学术研究方向？ 模型层： GPT系列，多模态系列，视觉类SAM：原生的工具调用能力； 安全性：加密，可信任，联邦学习； 新模型，新范式：长文本建模，不需要RLHF等； 涌现问题的研究、黑盒的研究； 并行、运算、显存的优化。EL-Attention，ZeRo，剪枝部署，蒸馏压缩。 接口层： 私有化部署； Adapter，prefix，Lora； Fusing。 应用层： Visual ChatGPT，HuggingGPT，AutoGPT，LangChain； Prompt工程，向量库，dense retrieval； 自我纠错，自我迭代，chain of thought 加强； 评测数据集、新时代下的新任务，generatice agents等 假设已经有 GPT-3.5 基础模型，一千张卡，思考能做什么？然后用小模型，比如LLaMa 7B去验证，如果成功，再慢慢加大到13B，30B，画出一条上升的曲线；不一定要scale到最大的模型，只要自己的结论能划出一条上升的曲线，那么这条曲线就可外推到更大。 ...

从CPU到GPU再到TPU 总结 【2020-10-28】CUDA编程入门极简教程 简介 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。 ...