「经验迁移」共找到 767 篇相关文章
物理-数据双驱动的大迎角非定常气动力建模 | 航空学报CJA
现代飞行器大迎角机动时，气动力复杂，现有建模方法面临两难。论文提出DEM - LSTM混合框架，结合专家经验与数据驱动，解决小样本、强非线性挑战，经算例验证性能优势明显。
AI Agent的上下文工程：构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”，决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证，给出可复用经验，如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。
微软介绍了 TypeScript 7 的更新
微软分享 TypeScript 7 最新进展，披露用 Go 重写编译器计划，构建速度最高提 10 倍，降低内存占用。默认启用严格模式，是不兼容变更。开发者看法不一，有人赞性能提升，有人忧工具迁移。
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。
OpenAI挖来了个F1级别车手搞公关
OpenAI花半年找到CMO Colin Fleming。他经验丰富，曾在Salesforce、ServiceNow任职，擅长让市场理解新技术。OpenAI营销长期缺失，他的到来是弥补的一部分，但公关主管仍空缺。
小扎“亿元俱乐部”开招白菜岗，年薪20-30万美元，网友：是时候招牛马干苦力了
Meta超级智能实验室开招产品运营经理，年薪总包20 - 30万美元，与公司正常薪资持平。岗位聚焦AI模型，要求本科以上、6 + 年经验，旨在确保大模型产品顺利上线。
腾讯音乐如何基于 AutoMQ 降低 Kafka 50%+ 成本
腾讯音乐旗下产品产生海量数据，传统自建 Kafka 集群运维复杂、成本高。为此，运维团队选 AutoMQ，将成本降超 50%，提升扩缩容效率，降低运维负担，本文分享其经验。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
最强开源VLM“华山论剑”丨多模态专场直播
近期Intern - S1等多模态大模型开源，引发热烈讨论。本周四OpenMMLab等发起AI Insight多模态专场，邀请模型核心研发者分享，涵盖模型设计思路、实践经验等，还有圆桌对谈。
微软 SkillOpt：不动模型权重，只训练那份「技能说明书」
微软研究院 Yifan Yang 等人推出 SkillOpt，思路反直觉，不动模型权重，把「技能文档」当可训练参数。它在 52 个组合中表现最优，技能可迁移，代码已开源，还支持多操作。