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英伟达发现RL Scaling!创造力暴涨,做基座模型做不了的事!
过去学界争论强化学习(RL)对语言模型的作用,此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短,提出ProRL,让训练突破2000步以上,结果惊人,小模型也能有出色表现。
AI-Native 的 Infra 演化路线:L0 到 L5
文章来自 Agent Infra 创业者 Hang Huang,以其产品开发实践经验,分享 Agent Infra 机会。指出 AI 编程生产力跃迁,从写代码到掌控软件全生命周期是趋势,还提出 L0 - L5 模型描述 AI-Native Infra 演化路径。
StarRocks MCP Server 开源发布:为 AI 应用提供强大分析中枢
过去,开发者让大模型用数据库查询数据需开发插件等,费时费力且难复用。StarRocks MCP Server 提供通用接口,让 LLM 标准化访问 StarRocks,执行 SQL 查询。MCP 规范模型与上下文交互,其核心组件分工明确。
Meta全开源HumanCLAW:基础模型正进入具身智能的决策层
过去基础模型主要理解和描述物理世界,如今开始进入机器人控制栈。Meta等提出HumanCLAW,将高层行动与低层运动控制分开。评测显示当前模型在行动决策上存在不足,未来可从多方向推进研究。
刚刚英伟达核弹级战略曝光!老黄宣布联手奥特曼圈地圈电,狂卷16GW算力霸权
英伟达宣布亲自下场锁定土地、电力和厂房等资源建超级AI工厂。与SB Energy联手在美拿下LPS容量,租客是OpenAI。文章分析合作原因、价值,解答外界疑问,称英伟达成全栈AI基建平台。
Netflix 如何实时绘制数千个微服务的拓扑图
Netflix分享Service Topology系统细节,它为数千微服务创建实时依赖关系图,合并三类数据源,近实时更新。开发动机源于工程支持请求常见问题,现有工具无统一视图。未来将加入部署和配置变更事件。
当 Agent 开始接管工作流,企业最在意的三件事:安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等,CPU 受关注,云计算角色转变,容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地,AI 负载变化,Agent Infra 要解决四个问题,云和 CPU 任务也在改变。
黄仁勋最后一刻登上访华飞机,英伟达中国市场再添变量
黄仁勋最后一刻登上特朗普访华专机,英伟达AI芯片重回谈判桌。此前英伟达在中国业务因出口管制停滞,三年管制促使中国AI产业全栈迁移,昇腾形成壁垒,英伟达回来或成特定场景补充。
完全运行在浏览器中的全功能 3D 建筑编辑器无需 AutoCAD\Revit,也无需每年 5,000 美元的授权费用,100%开源免费
Pascal Editor是完全在浏览器运行的3D建筑编辑器,开源免费,无需AutoCAD、Revit及高额授权费。它采用节点式场景结构,有多种特性,技术栈丰富,分层设计让核心逻辑可复用,性能优化亮点多。
吴恩达:最快的团队,人人都是产品经理
吴恩达在最新编辑信中指出,AI编程工具提升开发速度后,瓶颈转移到‘决定做什么’。传统团队配比失衡,最快团队让工程师身兼PM和工程师。Claude Code团队实践与之相符,AI时代人人应成通才。