「文档驱动开发」共找到 2369 篇相关文章
吴恩达开新课教OCR!用Agent搞定文档提取
随着AI大模型发展,OCR重新成为技术专项,DeepSeek、智谱、阿里千问和腾讯混元等都在研究。吴恩达开新课,提出智能体文档提取(ADE)方案,准确率达99.15%,还给出本地和云端部署线路。
Anthropic重磅研究:250份文档就能 “搞垮” 大模型?
Anthropic等团队发布研究,进行大规模投毒攻击模拟。结论是投毒大模型所需‘毒药’数量与模型大小和干净数据量无关,取决于投毒文档绝对数量,250份就能‘搞垮’模型,改变了对AI安全的认知。
如何构建企业级数据智能体:Data Agent 开发实践
本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent,它从实验室走向企业生产一线,革新数据分析范式。文中剖析构建要点,对比与传统BI、高级分析差异,阐述技术内核优化及企业级能力,为开发实践提供参考。
2025,大模型文档解析(OCR)年终盘点
2025年6月以来文档解析方法快速增长,有10余种。按“技术路线 + 工程形态”可归为4大类:传统级联流水线、轻量多模态两段式、通用多模态大模型一段式、轻量多模态一段式,各有优劣,4条路线覆盖所有OCR落地场景。
在校生开发,榨干 win 系统全部带宽!
介绍在校生开发的开源工具 HypoMux,它面向 Windows,能把多张网卡「绑」在一起,让下载任务多线路并行。有双模式可选,还能智能分流,兼容主流加速器。操作简便,可解决下载慢问题。
刚刚,DeepSeek 文档更新,Agent 开发者要注意这个字段
DeepSeek在官方API文档给出thinking mode和tool call结合样例,把模型中间思考过程成Agent系统需管理部分。关键字段`reasoning_content`从调试信息成协议流程一部分,影响状态管理、多模型适配等。
记录下SGLang 开发,debug的几个技巧第二弹
作者BBuf继上次分享后,又带来SGLang开发、debug新技巧。包括开启多线程加载模型权重,介绍SGLang Serve模型短期和长期崩溃的调试方法,还提及逐层NVTX Profiling、查看固定batch_size下Decoding性能等技巧。
DeepSeek正开发高级AI Agent模型,硬刚OpenAI
彭博消息,DeepSeek正开发高级AI Agent模型与OpenAI竞争。此模型能在极少指令下执行多步任务并自我优化,计划Q4推出。此前该司模型表现佳,技术已在多领域落地,但构建AI Agent仍有挑战。
人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究
文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程,引发多方面变革。总结其特征与演化方向,分析学科应用要求与成功案例,还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。
Kotlin Multiplatform 评估:跨平台开发中的优势与权衡
文章评估了 Kotlin Multiplatform(KMP)在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码,编译成原生代码获出色性能,保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题,但 Netflix 等大公司已用,未来潜力大。