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为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。
实测最新开源的DeepSeek-OCR后,我有些不一样的看法,有些话可能只有我敢说
实测最新开源的DeepSeek - OCR,它并非传统OCR,不适用于传统场景。其最大意义是解决大模型上下文长度问题,通过文字图片压缩解压提高处理速度。模型功能多样,是让AI看图思考的新思路。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2
昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。
不拼GPU!中兴扔出AI超节点,把token价格打下来
在万亿级大模型时代,传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术,从系统级协同架构出发,通过六大维度创新,绕开单GPU芯片瓶颈,重构AI算力基础设施,推动行业向开放、融合发展。
自回归因果注意力也能并行解码?上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈,模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈,传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案,无需重构架构,将AR模型转为并行解码器,提速显著且质量损失小,核心优势多,技术路线全链路优化,实测表现优。
今年TRAE写的代码:100000000000行!超50%程序员每天在按Tab键
2025年末TRAE发布年度产品成绩单,一年写1000亿行代码、超50%用户高频用Tab键。其Cue功能助行业进入人机共生,SOLO模式让开发者成指挥者。它历经三阶段,指标优、构建生态,是中国AI IDE领域领先者。
我用给DeepSeek 加了个搜索功能
作者为弥补DeepSeek无搜索聊天记录功能的不足,用Claude Code做了个插件。介绍了使用说明,还提及各LLM模型适用场景,称DeepSeek重模型智能,少营销但用户体验有折扣。此外,作者还用AI采集资讯发群。
首钢园具身智能持续进化!他山科技携手图灵奖顶尖学者激活数字科创“触觉引擎”
当具身智能成下一代AI核心战场,他山科技签约图灵奖得主理查德·萨顿教授,通过“机器人幼儿园”模式探索进化路径。其自主研发触觉感知技术,与萨顿强化学习理念结合,为具身智能发展提供新思路。
首个国产开源AI原生后端,不再写后端,AI就是全栈工程师。
Aipexbase是首个国产开源AI原生后端即服务平台,能在AI辅助下完成前后端一体化开发。开发者无需编写后端代码,通过前端SDK或MCP一键调用后端能力,适配国内生态,定义了AI原生开发新模式。
裁员现在不叫裁员,叫 AI 裁员
当下很多公司出现‘AI裁员’现象,在AI加持下,人员价值被重估。重复性高、难证边际价值的岗位易被裁,公司会加大对与AI相关岗位的投入。中美企业在裁员做法类似,但人才策略不同。