在 TRAE 2.0 版本中，无论是 IDE 模式还是 SOLO 模式，你都可以通过语音的形式和 AI 协作，就像与同事对话一样与 AI 沟通。

TraeAgent全新升级解决程序员四大痛点：优化长对话记忆能力，支持多轮复杂对话不遗忘；智能预判需求自动调用工具，无需手动切换；简化传统Proposal流程，让AI自主决策；新增一键分享功能，支持国内掘金社区和海外Twitter平台快速共享智能体配置。这些升级让AI真正成为开发者的智能助手，提升编程效率和协作体验。国内版和海外版链接独立运营，需对应版本才能成功导入。

近日，火山引擎基于部分云服务器实例规格邀测发布 vRDMA 特性，提供云上 VPC 内大规模 RDMA 加速能力，可兼容传统 HPC 应用、AI 应用以及传统 TCP/IP 应用，降低大众化场景的适配门槛，让更多的应用可以体验到更好的上云性能。

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6 月 11 日，火山引擎正式发布豆包大模型 1.6 系列，该系列由 “doubao-seed-1.6”“doubao-seed-1.6-thinking”“doubao-seed-1.6-flash” 三个模型组成。豆包大模型 1.6 具有更强的模型效果，在众多权威测评集上，得分均属于国际第一梯队。在推理能力、多模态理解能力、GUI 操作能力上具备领先优势。

随着AI技术的不断演进发展，非结构化数据也迎来了爆发式的增长。Milvus作为一款为大规模向量相似度搜索和 AI 应用开发设计的开源向量数据库系统，目前已在业界占据领导地位。当前 Milvus 已经被 5,000 +家企业所采用，服务于AIGC、电子商务、媒体、金融、电信和医疗等多个行业。

成立 ADG 社区，正是为了搭建一个开放、共享、协作的平台，汇聚各方智慧与力量，共同交流、探索 Agent 开发与应用的话题，让更多开发者能在 AI 时代学习和实践最前沿的技术。ADG 并非火山引擎的销售渠道，也不隶属于火山引擎，它是一个独立运营的用户与开发者社区，为成员提供结识新友、学习新技术的平台。从技术原理的深度剖析，到实际项目的案例解析，再到动手实践的操作指导，最后实现技术的落地应用，形成

我们分析了实验中静态和动态求解的实例分布，如下图所示，在所有实例中，有104 / 300 = 34.67%的实例被 Planner Agent 认为适合动态求解，196 / 300 = 65.3%的实例被认为适合进行静态求解，通过动态方式成功求解53个实例，求解率为51%，静态方式成功求解65个实例，求解率为33%。我们通过程序分析的技术，将仓库中的代码，文档信息进行分析组织，生成一个以变量，函数

ICLR 2025 大会即将在新加坡圆满落幕，作为机器学习领域的顶尖学术会议，ICLR 聚集了来自全球的学者与产业界代表。4 月 26 日，字节跳动开源强化学习框架 veRL 的核心参与者童雨轩、禹棋赢以《verl: Flexible and Efficient Infrastructures for Post-training LLMs》为主题，分享了这一框架的技术研发与落地经验，并在问答环节与

代码大型语言模型（code LLMs）在代码智能方面取得了显著的进步，为了揭示现有代码 LLMs 的局限性并推动代码智能的进一步发展，多个代码评估基准数据集相继被提出，如 HumanEval、MBPP、DS-1000、McEval、MDEval 和 xCodeEval 等。为了支持 FullStack Bench 对多领域多语言编程的评测需求，团队开发了一个新的沙盒执行环境——SandboxFus