北航领衔发布300页代码智能综述:从基础模型到智能体,一次读懂Code LLM全景图
北航领衔发布300页代码智能综述:从基础模型到智能体,一次读懂Code LLM全景图这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理:模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。
这篇学术论长文由北京航空航天大学复杂关键软件环境全国重点实验室领衔。《From Code Foundation Models to Agents and Applications》一文是对过去几年代码智能领域的一次系统梳理:模型、任务、训练、智能体、安全与应用都被串联成了一条完整、连贯的技术链路。
2025 年 12 月,硅谷风险投资机构 Andreessen Horowitz(简称 a16z)与 AI 推理服务平台 OpenRouter 联合发布了一份名为《State of AI》的研究报告。这份报告基于 OpenRouter 平台上超过 100 万亿 token 的真实用户交互数据,试图呈现过去一年间大语言模型在实际应用中的真实状态。
AI时代,年轻人都在忙着做builder。
在AIGC的浪潮中,3D生成模型(如TRELLIS)正以惊人的速度进化,生成的模型越来越精细。然而,“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量,让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
我们距离“一人造一家公司”、亦或者“仅凭自然语言就能开发出一款完整的应用甚至游戏”还有多远?
大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成(RAG)来产生用户问题的答案。随着多模态大模型(MLLMs)的崛起,大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展,形成多模态检索增强生成(MM-RAG)这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
看起来像AI聊天应用,但又好像在玩游戏?!!
2026 年的 AI 领域,会发生哪些变化?哪些技术会成为行业争夺的焦点?在应用层面,又有哪些变量可能彻底重塑市场格局?
突袭!ChatGPT发布三周年,DeepSeek嚯一下发出两个模型:DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。前者聚焦平衡实用,适用于日常问答、通用Agent任务、真实应用场景下的工具调用。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界,那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动,无疑是其最重要的试金石。2024年,AI Agent技术迎来突破性进展,一个名为 Deep Research(深度研究) 的方向正以前所未有的速度站上风口,成为推动“AI应用元年”的真正引擎。