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御三家都在押注的 Loops,代码怎么还是垃圾?
在AIE World's Fair大会的《伟大的Loops》辩论赛上,正反方就Loops展开激烈交锋。正方认为Loops配得上热度,是迈向软件工厂关键一步;反方则指出其炒作与实际效果差距大,当前做法有误。双方还探讨了安全性、可用性、开销等问题。
西方忘了怎么制造东西,现在它又在忘记代码
文章以国防工业为例,指出西方制造业存在知识流失、产能恢复困难问题。如重启“毒刺”导弹生产线困难,欧洲炮弹交付延期。软件行业也类似,AI使初级工程师能力培养受阻,可能重蹈覆辙。
手机上也能写代码?Happy Coder 最佳实践完整指南
Happy Coder可让手机控制电脑上的Claude Code会话,实时双向同步。它由CLI、手机App和中继服务器组成,安装简单,有多种最佳实践和工作流模式,还具端对端加密的安全性。
ICLR 2026|UIUC:一行代码彻底解决LLM推理的过度思考!
2025年DeepSeek发布推理大模型,引发RLVR研究热潮,但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward(SAR),能提升推理准确度和效率,有望推动大模型推理系统发展。
AI 原生研发范式:从“代码中心”到“文档驱动”的演进
文章讲述AI编程时代,用SDD解决上下文腐烂、审查瘫痪、维护断层问题,并提供人机协作SOP。介绍SDD理念、实操流程、团队协作方式,还提及资产沉淀、风险防范和常见问题解答,助力研发高效转型。
SGLang原生支持昇腾,新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官,聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端,助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法,昇腾与SGLang深度共建,性能优且全面拥抱开源。
Veo何止生成视频:DeepMind正在用它模拟整个机器人世界
通用型机器人策略发展带来挑战,传统评估方法有局限,前沿视频模型虽有潜力但面临困难。Google DeepMind团队提出基于Veo的机器人策略评估系统,经实验验证有效,展示了视频仿真评估的可行路径。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度,因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel,构建ParaBench基准,多项优化后在测试中击败Bagel。
CUDA-MODE第77课课程笔记:用于GPU kernels的DSL
该课程笔记由Tri Dao介绍GPU kernel开发的DSL生态,涵盖PyTorch、Triton、Cute - DSL等。提出计算效率评估公式,对比不同DSL在Softmax、GEMM等操作的性能。还提及其他DSL工具与Triton扩展项目,并给出使用建议。
为什么我坚决投入GEO(生成式引擎优化)?
AI改变流量分配规则,站长竞争焦点从‘排名位置’变为‘被引用率’,GEO应运而生。作者总结了GEO打法,如优化全站、关键页面,做结构化数据增强,还应用于自身产品。