Anthropic发布 Agent 最佳实践指南！
Anthropic分享了与多家团队合作开发AI Agent的经验。他们发现最成功的实现往往使用简单、可组合的模式，并计划在2025年推出能自主操作电脑、编写代码的虚拟协作者。Anthropic定义了两种Agent系统：工作流和Agent。建议优先使用简单的方案，只有必要时才考虑Agent系统。
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重磅！Anthropic CEO 称将于2025年推出数字员工！
一个名为Virtual Collaborator的AI代理计划在2025年推出，该数字员工能够独立执行多种任务，如编写代码、通过Slack与同事沟通，并定期汇报进度。Anthropic强调其安全性和可控性。
Perplexity CEO：印度应向中国学习模型研发！
Perplexity CEO Aravind Srinivas批评印度在基础模型训练上的重复错误，并指出低成本创新在印度AI领域的重要性。多位印度创业者认同这一观点，认为印度具备成为全球用例之都的潜力。然而，美国科技巨头的游说者们却试图阻止这样的发展。
通用Coding Agent不可能好用，Code Review能力最难被AI替代？35岁程序员的春天来了 | 万有引力
作者 | 《万有引力》
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
AI 编程工具的发展令人目不暇
DeepSeek R1 训练方法解析
DeepSeek AI 推出 DeepSeek-R1 模型，引入群体相对策略优化（GRPO）和多阶段训练方法。通过强化学习提升大语言模型推理能力，并在监督微调和拒绝采样后形成最终模型。
大模型经典著作《大语言模型基础与前沿》
《大语言模型基础与前沿》介绍了大语言模型的基础和前沿知识，并探讨了其方法、应用场景及对环境的影响。内容全面且系统性强，适合高年级本科生和研究生、博士后研究人员等阅读。