「代码检索」共找到 1873 篇相关文章
AI 落地实录:我们如何重构业务流程与组织协作
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀网易蓝师师、腾讯张瀚元、国际头部 ERP 企业吴云,探讨 AI 重塑业务价值与提升效能。分享各行业 AI 提效实践、业务重塑案例,还讨论 AI 应用方向及落地挑战等。
当大模型陷入幻觉循环,如何用工程化给它“立规矩”?
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”,指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序(HOP)框架,为大模型注入规则,还开源此框架,其在多行业场景应用效果良好。
推理速度飙升5倍,苹果提出全新Multi-Token生成框架!
自回归语言模型逐词生成文本拖慢推理速度、限制并行能力。Apple提出全新框架,挖掘其对未来词元“先验知识”,通过多项技术并行预测多词元,微调预训练模型可显著提速且不损输出质量。
如何利用pytorch memory snapshot进行显存分析
文章聚焦于用pytorch memory snapshot分析模型训推显存消耗,不讨论工具使用,侧重解读记录内容。以混合精度训练为例,介绍各步骤显存管理细节,还给出单层、双层模型及zero1训练的显存分析。
ChatGTP 发布 Agent 了,但我更推荐 MiniMax
作者受邀内测 MiniMax Agent 新功能,体验用其搭建 AI 资讯聚合网站,无需写代码,两小时搞定。该产品全栈开发功能强大,有 MCP 生态,多模态能力出色,对比 ChatGPT Agent 更具优势。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。
开源Agent新标杆:通义WebSailor多榜夺魁,挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代,传统搜索引擎难满足需求,开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor,通过创新数据构造和训练方法,在BrowseComp等挑战上取得突破,缩小与顶级封闭系统差距。
刷新复杂Agent推理记录!阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1,Grok-3
互联网信息检索中,复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案,通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新,提升模型能力,在多基准测试中超越诸多开闭源模型。
吴恩达老师分享的做 MVP(最简可行产品,minimum viable product) 的技巧
吴恩达分享做MVP技巧,建议时间有限时缩减项目范围,如一小时内借助代码助手做小部分。他以做虚拟观众模拟器为例,说明此方法能推动项目、收集反馈,让创意快速落地。
深入体验 A2A SDK:一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK,介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法,涵盖核心架构、概念、交互流程,以及A2A Server端、Client端实现和测试总结,还提及A2A优势。