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首个国产开源AI原生后端,不再写后端,AI就是全栈工程师。
Aipexbase是首个国产开源AI原生后端即服务平台,能在AI辅助下完成前后端一体化开发。开发者无需编写后端代码,通过前端SDK或MCP一键调用后端能力,适配国内生态,定义了AI原生开发新模式。
开源的 V0/Lovable 替代方案Libra AI
Libra AI是面向生产环境的AI原生开发平台,可通过自然语言交互管理Web应用全生命周期。它功能丰富,如AI智能编码、集成开发体验等。其开源有技术自主、架构灵活等好处,还介绍了技术架构、上手方式与部署方案。
一粒「扣子」,开启了Agent的全生命周期进化
2025年被视为Agent爆发元年,自年初通用Agent产品Manus出现后,其受关注程度空前。火山引擎Force 2025大会上,升级后的扣子成焦点,它从开发平台进化为全生命周期平台,覆盖开发、框架、调优、协作四大部分。
我去,真牛!Coze Studio 开源版究竟有多火?看 GitHub 最新 1.4k star 人气飙升!
Coze Studio是低代码、可视化的AI Agent开发平台,有Apache‑2.0开源许可,降低使用门槛。它能解决非专业开发者、企业等构建智能对话助手的痛点,核心功能亮点多,应用场景广,在国产AI Agent开发生态潜力大。
砺算科技GPU背后的故事
文章讲述砺算科技GPU背后故事,包括其团队核心成员来源,经历的资金、欠薪等问题,还提及S3人员流动衍生出的其他GPU企业。分析砺算科技团队稀缺性、融资短板等情况,对比不同GPU发展路线。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写,详细梳理英伟达产品体系和命名规则,涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等,介绍各层级产品特性,还提及通信技术、开发框架CUDA,助读者清晰了解英伟达产品。
开发速度不是瓶颈
文章围绕‘凭感觉编程’展开,指出开发速度并非产品成功的关键制约因素。分析原型与产品差异,以亚马逊、谷歌为例说明产品需不断尝试。强调真正瓶颈是验证和沟通,编码速度从来不是问题。
GPU为什么能取代CPU,成为计算领域无可争议的核心?
过去CPU是计算核心,如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域,GPU优势明显,软件支持也推动其普及。未来,GPU将在更多领域发挥作用,还会与CPU融合。
Morgan Stanley:中国 GPU的产能、良率、价格及收入
这是Morgan Stanley对中国GPU自给自足程度研报的部分内容,列出华为昇腾系列GPU 2024 - 2027年产能等情况。估算2024年中国AI GPU自给率34%,2027年将提至82%,还分析了半导体自给率提升原因及各领域国产化进程。
让YOLO飞起来:从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算,处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤,对比性能,还给出常见问题解决办法,能显著提升运行效率。