🔥51CTO热榜：2025-06-10

本文介绍了 Airbnb 通过 LLM 实现 3500 个 Enzyme React 测试文件向 RTL 的迁移实践，将原本预计 1 年半的人工工作量缩减为 6 周。

手握咖啡，看着 Cursor 像着了魔一样狂写代码，账户仅扣了 80 美分，且只发出了不到 20 次高级请求。秘诀不是魔法，而是一套我随手拼凑出的策略，保持提示词短小精悍，产出高效丰厚。

本节课探讨了错误返回的优秀实践，比较了两种常见的错误返回方式，并选择了更符合企业级开发需求的第二种方式。

什么时候该用lambda，什么时候不用，这是要看情况的，如果处理逻辑相对比较简单，可以用lamdba来重构，以便让代码更简洁易读，如果处理逻辑很复杂，应该还是用“类”。

企业必须超越手动治理工作流程，实施自动化数据血缘追踪、细粒度访问控制和智能策略执行机制，这些机制需能够跨分布式生态系统进行扩展。

当我们告别“全能型智能体”的幻想，回归“做一件事并做好”的本质时，我们实际上是在重新定义AI系统的成功标准——不是功能的堆砌，而是对特定问题的深度解决能力。

最近，苹果再次发文指出LLM推理的根本缺陷。相关解读，一夜刷屏。然而，GitHub高级软件工程师怒不可遏，怒斥相关「流言」。

推理模型如何攻克数学难题？Epoch AI新研究发现，o3-mini-high不仅具备渊博学识，还会基于直觉解题。然而，它的推理风格过于依赖直觉，缺乏严谨性和创造力，甚至偶尔「投机取巧」。

来自香港大学和华为诺亚方舟实验室的研究团队提出了 FUDOKI，一个基于全新非掩码（mask-free）离散流匹配（Discrete Flow Matching）架构的通用多模态模型。

苹果全球开发者大会 WWDC 在 CEO 蒂姆・库克的演讲中拉开了序幕！

这一全新基准测试MMAR来自上海交通大学、南洋理工大学、伦敦玛丽皇后大学、字节跳动、2077AI开源基金会等研究机构。

FrontierMath官方Epoch AI邀请14位数学家，深入分析了o3-mini-high在应对这些数学难题时产生的29条原始推理记录。

浙江大学联合北京大学的研究团队从人类“分段思考+归纳总结”的智慧中汲取灵感，创新性地提出了大模型的推理新范式——InftyThink。

来自滑铁卢大学、港科大、中科大的研究团队，首次将推理战场从文本空间拓展到像素空间，提出「像素空间推理」（Pixel-Space Reasoning）范式。

LLM能理解现实世界和各种抽象概念吗？还是仅仅在“鹦鹉学舌”，纯粹依靠统计概率预测下一个token? 长期以来，AI社区对这一问题存在很大的分歧。

这就是光轮智能联合清华AIR、LeddarTech等机构提出的全新自动驾驶神经渲染框架SA-Radar。

这次生病让她明白了立体视觉对空间交互具有决定性作用，“就像语言模型处理文本时需要理解上下文，物理世界的交互也必须建立在三维空间表征基础上”。

艰难的实践经验揭示了构建GenAI能力过程中常见的技术陷阱，并提供了克服这些陷阱的有效策略。

小红书联合西安交通大学，采用端到端强化学习，在完全不依赖监督微调（SFT）的前提下，激发了大模型“以图深思”的潜能，构建出多模态深度思考模型 DeepEyes，首次实现了与 o3 类似的用图像进行思考的能力，并已同步开源相关技术细节，让“用图像思考”不再是 OpenAI 专属。

本文我们接着上篇文章解析转换后的 Markdown 文件，介绍下基于 Markdown 语法的文档切分方法。

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