「自写驱动」共找到 2201 篇相关文章
高通Nuvia架构介绍
本文详细介绍高通Nuvia架构。Nuvia由经验丰富芯片设计师创立,后被高通收购,旨在强化自研技术、拓展市场。Oryon CPU架构是其成果,虽面临法律争议,但设计独特,多方面表现出色,还具备安全功能和较高性能。
AutoResearch-LLM:让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架,还分享踩坑经验。思路方法与平台无关,可类比到外部环境,适合关注 AI Coding 等的同学。
Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??
Cursor模型更新至Composer 2.5,测评成绩亮眼,性能接近Claude Opus 4.7,价格仅为其1/10。该模型以Kimi打底,在训练栈上做了改进。此外,Cursor与马斯克达成算力合作,走上自研之路。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫!8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同,前者重资产高精度,后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣,难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构,通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。
大模型最难的AI Infra,用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」,存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法,并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性,还介绍了相关团队和工具。
AI 画图不是玩具,而是可以变成效率工具 | 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0,发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景,如制作封面图、翻译图片文字等,也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
AI coding 智能体设计
文章从分析Gemini - CLI源代码入手,解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容,还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计,介绍规约驱动开发模式。
小米玄戒O1,五个争议问题与解释
文章围绕小米玄戒O1提出五个争议问题并解释。涉及是否为国产、自研芯片,手机SoC研发难点、小米做SoC原因及玄戒O1是否成功,还结合苹果、高通等案例阐述芯片产业分工等知识。
全球首个具身智能开放平台来了!让大模型长出“身体”,像人一样自然表达交互
魔珐科技发布全球首个具身智能3D数字人开放平台魔珐星云,能让大模型‘长出身体’,实现自然表达交互。该平台突破了‘高质量、低延迟、高并发/低成本’的不可能三角,还可驱动虚拟和真实具身。
从零开始,教你用Codex搓出属于你自己的第一个硬件。
作者分享用Codex开发久坐提醒猫爪硬件的过程。先与Codex聊需求、写代码,再按其提供的清单买硬件,连线、烧录也靠它指导,还可让它调试动作、操控3D打印,体现AI时代硬件开发的便捷。