其中，最负盛名的当属由麻省理工学院（MIT）媒体实验室开发的Scratch。

长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” ...

阿里妹导读本文讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发中面临的可观测性挑战，从开发者与运维方双重视角出发，系统分析了当前 Dify 可观测能力的现状、局限与改进方向。前言Dify 是时下热门的低代码 LLM ...

微软正式发布长期支持版本.NET 10，同步开放下载新版SDK与执行环境，并更新Visual Studio 2026与VS Code的C# Dev ...

在人工智能快速发展的今天，大语言模型的推理能力越来越强大，但随之而来的内存消耗问题也让人头疼不已。这项由西湖大学王欢教授团队联合麦吉尔大学、米拉研究院等机构共同完成的研究，发表于2025年10月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2510.08525v1），为解决这个难题提供了全新思路。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。 当前最先进的推理模型如OpenAI o1、DeepS ...

据传，Gemini 3.0已在Open Router中隐身上线。 提前上手的AI大牛毫不夸张地称，Gemini 3.0这次飞跃，其相对意义堪比从GPT-3.5到GPT-4的巨大跨越。 开发者Min Choi发现，Gemini 3.0也悄悄在iOS ...

OpenAI指出，当前ChatGPT背后的语言模型结构复杂，其具体工作原理尚未被完全掌握。此次研究就是为了缩小这一认知差距。研究人员提出的核心思路是训练稀疏模型，这类模型神经元连接少，但神经元数量多，通过简化神经网络结构，使其更易理解。

并且据传谷歌让他提前体验了一波Gemini 3，他看到Gemini 3一次就完成了一个复杂的Python到Rust迁移任务之后，做出了重仓的决定。

当前研究仍面临诸多限制。实验使用的稀疏模型规模远小于前沿大模型，且大部分计算过程尚未完全解析。为突破效率瓶颈，研究团队提出两条技术路径：一是从现有稠密模型中提取稀疏子结构，二是开发专门的可解释性训练算法。这种将机械可解释性与模型优化相结合的方法，可能为构建更安全、更可控的AI系统开辟新方向。

伯克希尔此举，被看作巴菲特谢幕前最后一笔重要交易。更重要的是，巴菲特的投资逻辑发生重大切换，即从消费电子，切换到了AI基础设施。巴菲特买入之后，谷歌在三季度股价大涨38%，进入四季度后，又涨了近14%。