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独一份!带动效的 PPT 生成 Agent!使用教学&创作思路
作者实现用 Nano Banana Pro 生成带演示动画的 PPT 这一独特功能。介绍了更新后的 PPT 生成 Skills 能力、使用方法、创作思路,还提及成本及对 AI Coding 发展的看法。
告别JSON冗余:TOON让Token成本降低30-60%
LLM交互用JSON有冗余,成本高、速度慢。TOON格式专为LLM优化,结合YAML和CSV特点,比JSON减少30 - 60%的token消耗,还介绍了特性、上手方法、集成实践和适用场景。
从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神!首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex,生成效率提4倍
10月29日,Cursor 2.0发布Composer大模型,效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法,如强化学习、平衡训练与推理负载等,还提及未来方向及研发反思。
中心动态重分配哈希,北邮团队提出并开源CRH项目 | AAAI 2026
北京邮电大学等机构联合提出新颖端到端框架 CRH,在训练哈希函数时动态更新哈希中心,提升检索精度和语义一致性。论文被 AAAI 2026 收录,代码已开源。
亚马逊裁员 3 万人:AI 时代的结构性裁员
多家媒体报道亚马逊计划裁减 3 万个岗位,涉及多部门,约占企业白领员工总数 10%。这或是对“疫情高峰期过度招聘”的校正,也是 AI 时代的结构性裁员,AI 投入使人工岗位减少。
MetaAI解锁Transformer潜意识,仅额外3%计算开销,性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》,对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量,让模型先计划后执行,用约3%计算开销,在编程等任务上性能提升最高达55%。
大模型是否对问题难度有预判?最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针,定位负责难度感知的注意力头,还发现不同模型表现有差异。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
一句话搞定后端?揭秘被 52.1k 开发者选择的 PocketBase:真能让你 0 运维快速上线产品吗?
PocketBase是“把后端打包成一个文件”的开源项目,既可以作为独立的轻量后端服务直接运行,也能作为Go库嵌入到应用中。它能解决团队做MVP等遇到的痛点,有诸多核心功能和技术优势。
超越Runway!Adobe发布新神器:P视频比P图还简单
Adobe联合多高校推出AI模型EditVerse,它将图片和视频编辑整合,解决传统视频编辑复杂、数据稀缺问题。通过通用视觉语言、上下文学习能力和知识迁移,其效果超Runway,还展现涌现能力。