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眼馋苹果刚发布的液态玻璃效果?藏师傅教你提示词一键实现
苹果 WWDC2025 发布的液态玻璃效果引关注,虽卡片中心可读性差,但预计会被广泛使用。藏师傅探索出将其融入网页生成的提示词,介绍了在不同模型上的效果及提示词内容和使用注意事项。
深度剖析将 Kafka 构建在 S3 上的技术挑战与最佳实践
文章基于AutoMQ深入剖析将Kafka构建在S3上的挑战与解法。探讨延迟、IOPS、缓存管理等问题,介绍AutoMQ应对策略,如用WAL+S3架构降低延迟、批处理数据减少请求等,还提及Kafka兼容性及跨区流量成本处理。
大模型之外,向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成,而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量,在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向,分享做法,还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现(v1 和 v2),前者从 vLLM 移植,后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容,还对比了两代差异,并提及相关环境变量。
3万小时触觉数据补齐具身智能“手感”!新智具身&复旦大学技术报告三连发
上海新智具身联合复旦发布三份技术报告,将触觉跃升为具身智能核心基建。包含统一触觉数据格式并构建3万小时语料库、以触觉预判赋能VLA、在世界模型重构触觉想象等内容,项目数据和模型将开源。
告别传统存算分离,AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI,存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化,如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
为了训练AI,Meta强制监控了员工的鼠标和键盘
近日,Meta宣布在美国员工电脑装追踪软件,记录鼠标、键盘操作及截取屏幕内容,用于训练AI。这引发员工愤怒,Meta CTO称员工无法退出。Meta AI投入大,此举或因缺训练数据,但也被质疑是在训练替代者。
OpenAI 设计师:不写代码的设计师,将成为团队瓶颈
OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈,探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容,还给出新手入门建议。
黄仁勋 × Lex Fridman:NVIDIA 4 万亿市值背后的 AI 革命
黄仁勋与Lex Fridman进行两小时访谈,从Amdahl定律聊到人类意识。谈及NVIDIA发展,如CUDA决策致市值下跌后回升;提出AI扩展定律,认为智能由算力决定;还分享管理、技术预判等看法及对中国创新的评价。
Jeff Dean最新访谈:未来开发者人均50个智能体,写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言,未来开发者人均管理50个智能体,写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略,介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能,强调多模态及低延迟价值,给出未来模型发展预测。