「自动化机器学习」共找到 2016 篇相关文章
从0到1:天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践,讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性,给出实施策略,展示应用效果,还指出问题并对未来发展做了展望。
AI赛博活佛Andrej Karpathy最新访谈:我学到了他最核心的思维方式
10月17日的Dwarkesh播客访谈里,AI科学家Andrej Karpathy分享思维方式、对AI发展的思考及做AI教育的思路。他用“一阶项”思维抓核心,教学先让学生经历问题,还提出知识可能拖累模型等观点。
好上手又强大!5分钟上手Claude Code插件,保姆级教程
此为Claude Code插件保姆级教程,介绍环境选择、下载安装、登录账号等步骤,按场景讲解核心功能,还给出快捷键速查,对比插件版与命令行版优缺点,为新手和深度用户提供选择建议。
刚刚,Andrej Karpathy放出大招:开源nanochat项目,仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT
Andrej Karpathy发布nanochat项目,用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元,就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广,含多训练步骤及评估体系。
提效40%?揭秘AI驱动的支付方式“一键接入”系统
文章围绕AI驱动的支付方式“一键接入”系统展开。先指出跨境支付接入流程痛点,介绍借助Qwen Coder + MCP工具链构建提效系统的目标。接着阐述技术架构、流程,以及提升AI采纳率的方法,最后展示效果、规划未来。
UserBench 与 UserRL 带来的交互智能范式转向
当下大模型在与用户交互时存在不足,来自UIUC与Salesforce的UserBench和UserRL两篇新作,将‘用户价值’量化,把‘可测的交互’转化为‘可训练的策略’,从评测和训练层面推动模型向‘懂用户’转变。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系,现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具,结合两阶段训练范式解决问题,在医学基准测试取得新成果。
颠覆互联网的下一波浪潮:Agentic Web来了!
本文介绍全新范式 Agentic Web,它由 AI 智能体组成,用户发目标,AI 自动完成任务。文章从多方面解析这场范式革命,还阐述应用场景、面临挑战,指出其是互联网重大转折,但落地需解决诸多难题。
拆箱开源版Coze:Agent核心三件套大公开,48小时揽下9K Star
扣子两款子产品扣子开发平台和扣子罗盘近期开源,加上此前开源的开发框架Eino,覆盖了Agent开发全链路。其采用宽松的Apache 2.0开源协议,降低开发门槛,有望带动Agent在更多场景落地。
微软研究院BioEmu登上Science,用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日,微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果,提出生成式深度学习模型BioEmu,结合多类数据训练,能模拟蛋白构象变化,有多项核心创新,已开源,未来将拓展应用场景。