「代码采集方案」共找到 2472 篇相关文章
替代n8n,用TypeScript写工作流
文章指出n8n、Zapier拖放式工作流调试难、自定义受限,介绍Bubble Lab工具,其用TypeScript实现,代码可自由修改,执行信息透明,还支持导入n8n工作流文件再开发,有一定优势。
OpenAI 内部揭秘:我们如何使用 Codex
文章揭秘 OpenAI 内部使用 Codex 的情况,介绍其在理解代码、重构迁移、性能优化等多方面的应用场景,还给出最佳实践,如用‘提问模式’开始、组织好提示等,展现了 Codex 强大的开发辅助能力。
“碰一碰”背后:AI智能体正在重构线下流量与商业价值|甲子光年
文章围绕AI智能体重构线下流量与商业价值展开,指出中小商家增长困境,介绍汇智智能“AI+碰一碰”方案,它降低使用门槛,提供一站式智能解决方案,还将推动AI成线下商业新范式。
微信技术架构部斩获CVPR 2025大赛冠军,攻克AI图文匹配评估难题
微信WXG技术架构部IH-VQA团队在CVPR2025大赛夺冠,首创iMatch图文匹配质量评估方案。文中介绍赛事背景、规则,团队通过双模型驱动等策略获胜,还构建iMatch-Benchmark评估主流T2I模型。
SIGIR 2025 | 解决扩展和迁移难题,华为新加坡提出InstructRAG,提升高达19%
大语言模型任务规划面临可扩展性和可迁移性挑战,华为新加坡团队提出 InstructRAG 方案,通过多智能体协同架构实现指令图扩展与少样本任务迁移,在多数据集测试中性能提升高达 19.2%。
暴瘦30磅险丧命,61岁硅谷极客用AI重读11页病历,揪出罕见血癌
61岁硅谷极客Steve患罕见血癌,曾被误诊近一年。他构建AI医疗智能体确诊病情,后用AI定制治疗方案,病情好转。他还开发AI医疗平台CureWise,同时指出AI在医疗中有边界,应辅助决策。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引,深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤,涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练,还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
DeepSeek悄悄更新:Mega MoE、FP4 Indexer来了
昨天下午,DeepSeek 更新了 DeepGEMM 代码库,带来新东西 Mega MoE。它将 MoE 计算流程整合,让数据通信和计算同时发生,提高 GPU 利用率。还尝试组合精度、搞 FP4 indexer 等,是基础设施层重构尝试。
模型声称会“脑补”,结果被论文打脸了?潜在空间想象竟是“摆设”!
多模态大模型中“潜在视觉推理”概念很火,研究者让模型在潜在空间“想象”。但清华和北交学者论文指出,潜在 Token 不关心输入、不影响输出、没信息量。作者提出 CapImagine 方案,效果远超潜在空间方法。
AI根本守不住秘密!不依靠大模型的输出过滤才是铜墙铁壁
开发者常把秘密放系统提示词,以为安全。Swept AI和密西根大学团队测试发现,攻击者不断尝试,AI会泄露秘密。多种依赖大模型的防御方案失败,只有输出过滤能零泄露。