「软件栈优化」共找到 2064 篇相关文章
Claude Code 起源：一个人的副业换歌脚本，变成最强 AI 编码工具
很多人以为Claude Code是Anthropic规划已久的大项目，实则最初是个人副项目。工程师Boris Cherny为熟悉API做了听歌脚本，后经改进让Claude能读文件、探索代码库，其在公司内部疯传，最终发布并发展成完整产品。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
AI热点选品：当推荐系统遇上“热点”，我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后，存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目，构建自动化热点响应系统，经多环节处理输出优质候选集，还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
我如何用低代码平台复刻NotebookLM体验：从文档到可控PPT生成，全流程实战。
本文作者用低代码平台BISHENG复刻NotebookLM的PPT生成功能。介绍了技术栈，详述工作流搭建，包括文档上传、问答、PPT生成等，还提及HITL机制提升成功率，最后总结了低代码平台的优势与不足。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
“最悲伤的结局”？IBM豪掷110亿收购Confluent：Kafka开源焦虑升级，Flink流计算成最大赢家
IBM 以 110 亿美元全现金收购 Kafka 公司 Confluent，此前已在开源软件收购投入超 500 亿美元。Confluent 贡献 Kafka 超 60 - 70% 代码量，收购引发开源社区担忧，也让 Flink 流计算或成赢家。
真正能离线跑的完全开源翻译工具
Argos Translate是用Python写的开源离线翻译引擎，底层靠OpenNMT，推理用CTranslate2。可当库、命令行、桌面软件用，模型是本地zip包，不联网也能用。支持主流及小众语言，有多种使用方式。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token，竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注，但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题，消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关，其目标函数存在长度和难度偏置，长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
估值7.5亿美元初创意欲「撬动」8000亿半导体市场？前谷歌AlphaChip主导者创业研发「AI芯片设计自动化」
由前谷歌研究员创办的 Ricursive Intelligence 公司，尝试开发自动设计芯片的软件。其核心技术将递归智能用于芯片设计，分三阶段改进，已获 3500 万美元融资，估值 7.5 亿美元，有望变革半导体行业。