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产品应用7

DeepSeek V3.1 领衔,万字长文CodeBuddy AI Coding 企业落地实践思考

文章结合腾讯CodeBuddy IDE工具,为企业AI CODING落地提供指南。先诊断团队研发流程痛点,给出解决思路;介绍选择AI CODING工具的考量因素及CodeBuddy特色;阐述落地实践问题与应对,构建工作流,还提及使用价值、心得、产品思考与未来展望。

腾讯技术工程
技术分享7

【博客转载】NVIDIA Docker CUDA Compatibility /Nsight Compute In Docker

本文围绕NVIDIA Docker CUDA兼容性及Nsight Compute展开。指出使用NVIDIA NGC CUDA Docker容器时,要保证宿主机CUDA驱动与容器内运行时库版本一致,否则会有问题。还介绍了在Docker中安装和使用Nsight Compute的方法及示例。

GiantPandaLLM
算法论文7

让推荐学会思考:用强化学习激活大模型的序列推理能力

文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力,如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列,用强化学习训练大模型理解序列关系,以预测用户下一个可能点击的资讯,并通过实验验证了该方法的可行性,还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。

AI科技评论
产品应用8

生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践

本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开,介绍系统背景与痛点,展示主Prompt和决策树,用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt,总结设计原则和迭代方法,还给出通用启示与展望。

阿里云开发者
推荐文章8

用系统架构思维,告别“意大利面条式”系统提示词

本文作者分享编写系统级提示词经历,指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统架构思维,构建四层设计框架,给出编译原则与模板,还重构‘AI编程助手’提示词,实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。

阿里云开发者
算法论文8

单应计算加速数十倍、计算量减少95%!基于几何的SKS和ACA矩阵分解被提出

东华大学、上海交大和中科院自动化所团队提出基于几何的SKS和ACA单应矩阵分解,计算量比通用方法减超95%,能减少二维码扫描等应用的计算消耗,有望用于多领域,论文已被IEEE T - PAMI接收。

机器之心
推荐文章8

刚刚!北大校友Lilian Weng最新博客来了:Why We Think

北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算的研究进展,探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略,还提及多种提升生成质量的策略,如并行采样与序列修订,以及强化学习提升推理能力等内容。

机器之心
新闻资讯8

对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI?

近日,XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent,在评测中领先。其采用AI4AI方法,让AI参与研发判断。团队接受采访,探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等,还分享了改进案例和未来方向。

AI科技评论
推荐文章7

关于CUTLASS Grouped GEMM中Alignment参数的分析

文章围绕CUTLASS Grouped GEMM的Alignment参数展开。介绍其含义与自然对齐有关,既代表访问粒度也指明地址对齐要求。针对CUTLASS 2.x和3.x API分别阐述设置Alignment的方法及原理,还给出编译期推导代码示例。

GiantPandaLLM
开源动态8

4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源

Skywork-Reward-V2全新发布,构建超高质量千万级人类偏好样本,刷新七大评测基准SOTA。8款模型覆盖6亿至80亿参数,小体积也能媲美大模型性能。团队引入多样大规模真实人类偏好数据,提升数据规模与质量。

新智元