「基础开发框架」共找到 3487 篇相关文章
节前重磅：开源旗舰模型新SOTA，智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源，它在多方面提升，如编码、上下文长度等，评测性能佳，token消耗降低。经实测，其代码、研究、开发等能力强，成全球开源AI领域重要力量。
PolarDB Supabase Edge Functions - 让函数，随时可用
文章介绍 PolarDB Supabase Edge Functions，它是为全栈应用打造的边缘计算方案。提供 CLI 和 Studio 两种开发方式，补全开源版缺失的管理后台，让企业能兼顾功能与控制力，还提及数据库原生多模态智能检索方案。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」！阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++，长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别
北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制，保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源，研究在性能和效率上优势明显，有广泛应用价值和拓展空间。
A16z： AI 产品的护城河在哪里？
a16z新博文结合与创始人沟通，总结AI公司突围成长关键点。指出演示易、产品难，AI初创增长快，开发成本降，速度很重要，还介绍了AI公司建立护城河的方式，认为当下是创业者好时机。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
535B大模型“直播”训练三个月：代码、数据、Loss全公开，吴恩达公开力挺
当多数模型公司还在争论是否开放权重时，斯坦福大学的Marin项目启动535B-A23B模型训练，并公开训练过程。该项目旨在探索基础模型能否像开源软件一样被公开研究和建设，引发关注。
刚刚，DeepSeek Harness震撼开源：一切皆插件
今天凌晨，DeepSeek Harness（开发者预览版）开源。它是构建智能体的SDK与框架，设计理念为“一切皆插件”，代码量大且模块化，通过配置文件组装不同智能体，还具备多方面创新设计和安全策略。
致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
The Batch: 890 | 开源终将胜利
IBM研究院AI模型副总裁David Cox认为开源AI应持续繁荣并最终胜利，开源生态是创新发动机。如今部分‘开源模型’未真正开放，真正开源AI潜力巨大，开发好处多，还能解决地缘政治相关问题。