「构建和部署」共找到 8365 篇相关文章
用Claude Code搭建工作流
作者原本考虑用n8n搭建工作流，现认为Claude Code的Sub - agents和自定义命令功能搭配MCP工具可满足需求。通过示例演示其工作流搭建，还测试换Kimi K2模型，显示其质量更好。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
InfoQ 2026 年趋势报告：AI 重写工程师角色，但一切仍然关乎人
InfoQ 2026 年趋势报告探讨了 AI 对软件开发的影响，包括重写工程师角色、团队演变等。嘉宾指出 AI 采用应结合风险和业务场景，巩固基础，重新设计审查流程，关注质量和人的因素。
一等奖20万，大佬们出题，最硬核视频生成全球挑战赛开启！
首个AI视频生成全球挑战赛来袭，多位大佬发起，20万大奖待拿。大赛聚焦AI视频生成「一致性」挑战，设主赛道和创意赛道，分别面向技术派和创作者，旨在推动视频生成技术发展。
字节跳动Seed1.5-VL复杂图表精准抽取，Deep Think是多模态未来的主流
文章介绍字节跳动的Seed1.5-VL模型，它能精准抽取复杂图表，处理模糊图片、推理几何题。其由视觉编码器和LLM组成，预训练语料丰富，后训练结合多种方法，推荐在huggingface体验。
LLM省钱大测评！48块GH200，首个百亿级参数量实证
EfficientLLM项目聚焦LLM效率，提出三轴分类法和六大指标，实验覆盖多方面。研究表明效率优化需权衡，最优策略因任务和模型规模而异，且相关技术可迁移到跨模态模型，成果将开源。
告别无效计算！新TTS框架拯救19%被埋没答案，推理准确率飙升
现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架，含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件，实验显示能提升推理准确性、效率，降低成本。
推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
芯片巨头终于等来“泼天机遇”
2025年10月6日，AMD与OpenAI官宣6吉瓦GPU算力部署战略合作，有望带来数百亿美元收入。合作通过“算力部署+股权绑定”将双方利益捆绑，对AMD意义重大，但也面临技术、市场、成本等考验。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。