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一文读懂:GPU到底是怎么工作的?
文章详细介绍GPU工作原理,对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题,还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响,最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
刚刚,OpenAI最强编程智能体上线ChatGPT
OpenAI宣布在ChatGPT中引入Codex研究预览版。它是云端软件工程智能体,能并行处理多项编程任务。自今日起,部分用户可使用,后续将推付费选项。目前处于早期开发阶段,未来计划推更灵活工作流。
别死磕百万上下文了!Neo4j CEO 详解知识图谱:如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子?
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示,AI 缺的不是更多上下文,而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文,解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历,可提高准确率。此外,还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
李飞飞空间智能独角兽开源底层技术!AI生成3D世界在所有设备流畅运行空间智能的“着色器”来了
李飞飞创立的World Labs开源核心技术Forge渲染器,可在各设备实时、流畅渲染AI生成的3D世界。它是Web端3D高斯泼溅渲染器,地位似传统3D领域“着色器”,还解决了3DGS渲染难题。
18岁华人开源成果,火爆具身智能赛道
18岁华人小哥Eddy Xu的初创公司Build AI开源了有史以来最大的人类为中心数据集Egocentric - 10K,含10亿帧画面,规模是同类的100倍,场景扩展至工厂。不过其缺乏多模态信息,且human - centric路线也有局限。
别再“演智能”了,MiniMax Agent 才是真特工
2024 年有不少‘伪 Agent’项目,2025 年 AI Agent 开始在解决真实问题上落地。MiniMax Agent 在深度研究、网页生成、PPT 生成及多模态输入输出上超越竞品,其优势源于多方面,已从众多 Agent 产品中脱颖而出。
AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
逆向工程:ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测,详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’,分析工作原理、实现方案,探讨其对提升用户体验的作用,认为‘用户洞察’是关键。
从检测到通用感知:构建空间智能的基础
本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享,分析语言与视觉原生模型架构区别,介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展,如Grounding DINO和DINO - X,还探讨其在多领域的应用和潜力。
如何构建企业级数据智能体:Data Agent 开发实践
本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent,它从实验室走向企业生产一线,革新数据分析范式。文中剖析构建要点,对比与传统BI、高级分析差异,阐述技术内核优化及企业级能力,为开发实践提供参考。