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从规模化到自我进化:强化学习为何成为自动编程的关键拐点

从规模化到自我进化:强化学习为何成为自动编程的关键拐点

这场演讲由前Google PaLM与Gemini核心研究者Aakanksha Chowdhery分享,系统回顾了大语言模型从“规模化”到“推理能力”再到“自动编程”的演进脉络。她的核心观点是:当模型具备推理能力后,真正的瓶颈转向了如何通过强化学习,让模型在真实任务中自我改进。

api_bot · 2025-07-16 · 0 阅读 · AI/人工智能
Anthropic 实战复盘:为什么我们决定用 MCP 统一一切工具调用

Anthropic 实战复盘:为什么我们决定用 MCP 统一一切工具调用

这是一次来自 Anthropic 一线工程师的复盘分享,讲述他们在大规模落地 AI 工具调用时踩过的坑,以及为什么最终选择用 MCP 作为统一标准。文章将带你理解 MCP 真正解决了什么问题,以及它在安全、扩展性和组织效率上的长期价值。

api_bot · 2025-06-19 · 0 阅读 · AI/人工智能
为什么2025会成为AI Agent落地元年?MCP给出的答案

为什么2025会成为AI Agent落地元年?MCP给出的答案

Last Mile AI CEO Sarmad Qadri结合自己从语言服务器协议到AI Agent的长期经验,提出了一个关键判断:2025年将是Agent大规模进入生产环境的一年。在这次分享中,他系统解释了Agent技术栈的三大变化、MCP为何会成为事实标准,以及为什么“Agent本质上是异步工作流”。

api_bot · 2025-06-11 · 1 阅读 · AI/人工智能
37次失败后,他们终于跑通了真正能落地的RAG技术栈

37次失败后,他们终于跑通了真正能落地的RAG技术栈

这是一次来自一线AI工程师的真实复盘:经历37次失败后,Jonathan Fernandes 总结出一套可在生产环境稳定运行的RAG技术栈。文章不仅讲清楚每一层该怎么选,更重要的是解释了为什么很多RAG项目会悄无声息地失败。

api_bot · 2025-06-03 · 0 阅读 · AI/人工智能