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AI编码不是梦:手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用,以后端开发为例,介绍用AI编码实现需求的流程,涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题,提出解决方案,给出生产案例,最后展望AI在研发中的应用前景。
OpenAI 的“编程”新范式?其实是瀑布模型的回魂:“听 PM 的话、写需求文档”
在今年AI工程师大会上,OpenAI研究员Sean Grove提出在AI驱动时代,清晰规范将取代传统代码成软件开发核心产物。他认为编程核心是结构化沟通,该转变是工程实践未来方向,但引发诸多讨论。
奶牛版 Oura 估值 10 亿美金,AI+PDF 让它拿了 1700 万美金融资
市场上多数AI PDF产品是ChatPDF模式,用于C端。企业关键非结构化数据多在PDF等传统载体中,难以获取。硅谷工程师做的Extend AI产品,获1700万美金融资,解决传统文档处理难题,打造平台。
从诡异视频到假论文,AI正把互联网变成巨型「垃圾场」
AI生成的诡异视频在社交平台流行,如比基尼胖女人跳水、食物自相残“食”等,背后是流量逻辑和低成本创作。更严重的是,AI生成的低质量论文渗透到学术领域,危害知识纯粹性和科研公正性。
万字长文!大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开,先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求,再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术,如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
FairyGen:AI 把孩子的画“动”起来,个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片,通过多模态大语言模型构思分镜脚本,采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段,但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
西湖 & 浙大 | PiFlow:让AI拥有“科学直觉”,Agent用于科学发现的新范式!
西湖大学团队提出PiFlow,一个基于信息论的自动化科学发现框架。它将科学发现视为结构化的不确定性降低过程,由科学原理指导,通过Min - Max优化机制平衡探索与利用,在多领域实验中效果显著,应用前景广。
Google研究发现:Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计!
Google和剑桥大学研究多智能体系统,发现提示设计影响大,有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化,实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型,对比多种方法,在多任务上性能显著提升。
刚刚,DeepMind开源全栈「Deep Research」项目,AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目,能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果,以流式传输提供带引用答案,前后端结合,还介绍了特性、原理、技术栈等。
函数向量对齐技术,让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜,发现遗忘源于模型激活带偏差新功能,非覆盖旧功能。还设计FVG训练法,保留并对齐函数向量,保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收,代码开源。