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从一步生图到流式视频:清华团队探索「样本分布训练」

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Claude Code 最佳实践:从「能用」到「用得好」的 15 个关键技巧

GitHub热门仓库‘claude - code - best - practice’拆透Claude Code用法。本文提炼其精华,结合经验给出实操指南,涵盖上下文管理、CLAUDE.md设置、子代理等15个关键技巧,助你用好Claude Code。

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截击英伟达!OpenClaw狂吞Token,北大系芯片黑马剑指2000 Tokens/s

NVIDIA GTC 2026前夕,AI推理赛道竞争激烈。北大系寒序科技宣布融资,首颗样片测试跑通,单位面积带宽达100GB/s/mm²,下一代「MRAM+SRAM」架构目标2000 Tokens/s,挑战英伟达。

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AI智能体也有「蜘蛛感应」,防御延时骤降至8.3%

传统Agent防御机制易致延时积累,研究者联合推出Spider - Sense智能体防御框架,利用两大核心技术将防御延时从200% + 降至8.3%,在主流数据集和新基准测试中表现优异。

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随着大模型参数规模扩大,分布式训练成关键路径,高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限,北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。

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