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开源动态7

从大模型到多模态,图文混排Agent彻底起飞~

上周智谱多模态开源周,从GLM 4.6v到Autoglm,其图文并排使用场景很吸睛。上传PDF论文,它能生成图文混排解读文章,效果好。作者逆向原理复刻代码,还分享GLM 4.6V三个有意思的能力。

探索AGI
产品应用7

用 AI 开发网站?这个 MCP 必装,Next.js 原生 MCP 已上线!

Next.js官方发布了自己的MCP,具备自动化调试等诸多功能,能增强代理在该框架下的开发能力。它可集成Playwright MCP,查询文档和最佳实践等,还说明了使用流程、提问方式及原理

AI进修生
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实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化

在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。

AI大模型应用实践
新闻资讯8

前端危!Gemini 3内测结果获网友一致好评,“有史以来最强前端开发模型”

谷歌下一代旗舰模型Gemini 3未发布便走红,内测结果显示它擅长前端、SVG矢量图生成,多模态能力更强。网友实测其在编程、绘图等方面表现出色,疑似谷歌内部文件显示发布时间为10月22日。

量子位
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SGLang 确定性推理实现技术细节笔记

文章围绕SGLang确定性推理展开,介绍其启用方式,详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现,如Matmul Persistent Kernel设计;还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等,给出环境变量及测试脚本,有完整解决方案。

GiantPandaLLM
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一文读懂:GPU到底是怎么工作的?

文章详细介绍GPU工作原理,对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题,还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响,最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。

芯师爷
新闻资讯7

AI 能耗救星!这个能倒着走的「可逆计算」芯片,将能耗直降10倍

最新研究提出可逆芯片,通过让计算「倒着走」,有望将AI能耗直降10倍。它基于热力学原理,避免删除数据以减少热量产生。经几十年探索,如今可逆计算或成延续计算进步关键。

AGI Hunt
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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分,介绍其4种类型及适用场景,以mp类型为例阐述Executor - Workers架构,还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理

猛猿
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Loop Engineering 实战:实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环

文章分享 Loop Engineering 实战经验,指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式,阐述 Loop 原理、组件及落地实践,还提及范式迁移和踩坑教训。

阿里云开发者
产品应用7

在 RDS PostgreSQL 中实现 RaBitQ 量化

本文介绍在阿里云 RDS PostgreSQL 上,pgvector 能力进一步增强,引入 RaBitQ 量化提升其在大规模向量场景下的表现。分析了 pgvector 面临的挑战,阐述 RaBitQ 原理、优势,给出性能测试结果及快速上手的 SQL 操作。

阿里云开发者