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在AI算力增长与能源转型驱动下,电力供给变革。国民技术发布面向AI数据中心的3 kW数字电源参考设计方案NS3KW53V5P2L3,基于N32H474芯片和Hunter OS生态,有高转换效率等优势。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1,这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1,其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩,但在MRCR(4 - needle)测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型,应用Lightning Attention机制,开源了40K和80K两个版本。
OpenClaw 之父惊叹中国速度!大厂集体杀入新战场:用AI 批量制造“一人公司”
AI 发展改写创业规则,“一人公司”批量涌现。创业者借助 AI 工具降低开发门槛,通过外包灵活组建团队。其商业化紧跟技术风口、服务长尾需求,但变现呈“金字塔结构”,竞争靠速度、资源和效率。大厂参与培育市场,传统软件服务商与一人公司边界渐模糊。
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。
「压缩,就是你所需要的全部」!菲尔兹奖得主Michael Freedman新作揭开数学真相
菲尔兹奖得主Michael Freedman认为人类真正创造和关心的数学本质是「柔软且可塑」的。他在最新论文提出「压缩,就是你所需要的全部」,并在采访中探讨人类数学直觉与机器逻辑的鸿沟,认为理解压缩机制是人类与AI在数学领域协作的起点。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
Skill vs App:一场入口范式的争夺
量子位举办的「龙虾时代,Skill会吃掉App吗?」主题沙龙上,多位从业者围绕Agent生态、Skill能力边界、App未来形态等话题展开讨论。指出Skills不会完全干掉App,App会以Skill形式继续存在并进化,还探讨了App在AI时代的多种走向及面临的问题。
ASO是什么意思?ASO目标与工作内容,ASO常见误区(基础篇)
ASO(应用商店优化)的精髓在于通过对产品特性的分析与用户群体标签的判断,挑选相关度高的关键词,提升App的覆盖、曝光、转化,从而获取更多用户。它不仅包括关键词搜索排名优化,还涉及榜单排名、转化率、推荐位等优化,提升App在应用商店的自然下载量。