「机器学习专家」共找到 2012 篇相关文章
他们,诠释了 QCon 的技术厚度 | 2025 QCon 上海站优秀出品人与明星讲师揭晓
2025 QCon全球软件开发大会(上海站)圆满落幕,超1300人参与。大会聚焦可持续工程能力建设,强调‘落地实践’。收官之际揭晓优秀出品人与明星讲师,他们推动知识流动,诠释QCon技术厚度。
BettaFish微舆:一个多智能体舆情分析系统
BettaFish微舆可依自然语言需求抓取分析30多个主流社交媒体生成舆情报告。它将任务拆解给不同智能体,系统架构清晰,最终整合生成带时间线分析的HTML报告。项目在GitHub开源且登顶趋势榜第一。
陶哲轩:用了GPT-5 Pro后,小尺度、宏观尺度很赞,中尺度有点垮
著名数学家陶哲轩用ChatGPT - 5 Pro研究曲率有界的球面问题,记录AI在不同层面的表现。小尺度和宏观尺度AI有用,中尺度帮助有限。虽问题未解决,但他学到新知识,也意识到与AI协作要谨慎。
创始人自曝让儿子辍学用AI上课、水平超同龄人!俞敏洪最先押注的“AI学校”,负债9亿不垮、现在要开到美国了
松鼠Ai创始人栗浩洋让儿子辍学用AI上课,称其水平超同龄人。该公司获俞敏洪投资,曾负债9亿,后转型靠学习机业务发展。现计划将“AI学校”开到美国,适配当地市场并回应数据安全顾虑。
无Tokenizer时代真要来了?Mamba作者再发颠覆性论文,挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net,用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点,H - Net在多方面表现出色,或预示无需Tokenizer训练时代到来。
提示词工程、RAG之后,LangChain:上下文工程开始火了!
AI时代,上下文工程正兴起。它是构建动态系统,为LLM提供合适信息和工具以完成任务。随着应用复杂度增加,提供完整结构化上下文比提示词更重要,正成AI工程师重要技能。
微软开源浏览器Agent,可实时跟踪、控制智能体,超4000颗星
微软在官网开源用于浏览器网络任务的Agent——Magentic - UI,基于Magentic - One开发,支持人机协同。GAIA测试显示其能提升任务完成率和准确率。它以人为本,有独特机制,框架含多阶段,在Github超4000颗星,支持MIT许可证商用。
斯坦福教授直播训练535B大模型,模型训练背后的「黑箱」正在被打开?
斯坦福教授Percy Liang宣布由Marin开放实验室启动训练Marin 535B - A23B模型,全程公开。过去大模型训练像“黑箱”,此次尝试让训练可观察、可讨论、可协作,引发网友关注。
开启Benchmark的Harness时代:15家学术机构联合发布HarnessEval
8月13日,DeepSeek开源Agent Harness dsh引发行业对“Harness”的关注。近日,MirroS联合多机构发布HarnessEval,将其概念引入评测系统。它使评测从Metric到Harness,形成可执行评测系统,已落地于交互式世界模型。
让 Coding Agent 开始「记住过去」:MemoraX Code 的长期记忆系统
过去一年,Coding Agent 改变开发者写代码方式,但进入长期开发仍会遗忘项目经验。MemoraX Code 试图解决此问题,构建了本地与云端记忆,让关键信息能被识别召回,且在赛事中表现出色,还能沉淀工程经验。