「自动化工作流系统」共找到 2432 篇相关文章
Artificial Analysis 榜单第二,SkyReels-V4 宣告 AI 视频进入「全栈统一」阶段
昆仑天工的 SkyReels-V4 在 Artificial Analysis 文生视频榜单排第二,ELO 评分 1090。它有「运动参考」能力,能覆盖视频创作全工作流,背后靠统一拼接框架和双流 MMDiT 架构,体现 AI 行业「统一」趋势。
灵码+Qwen3-Coder——使用Skill机制实现代码审核
本文探讨在灵码内使用Claude Skills能力,介绍其实现机制、灵码适配方案。还以代码审核场景为例,展示自定义Skill的创建方法,总结Claude Skills优势及应用场景,展望其与MCP的发展前景。
ERNIE 5.0:走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题,ERNIE 5.0 借此提出,用统一自回归框架做多模态理解与生成,在架构、训练与系统层面有创新,评测中各模态能力表现出色。
AI 驱动的大数据自治:TCInsight 智能应对复杂运维挑战
在大数据平台高速发展下,传统专家运维模式难应对复杂问题。腾讯专家工程师熊训德介绍大数据智能管家 TCInsight,其架构分三层,结合规则与专家系统提升自治能力,还分享实践案例,指出后续待优化方向。
Nature重磅:图灵预言的AGI早已实现,人类却不敢承认!
《自然》杂志新评论文章称,UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能,已达专家水平,研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
X 推荐算法开源,暴力拆解推荐机制,这是内容创作者的终极流量增长秘籍。
马斯克兑现承诺,将X推荐算法开源。文章用通俗语言介绍其运作原理,把推荐系统比喻成两个‘内容买手’和一个‘裁判’,还给出内容评分标准、过滤机制及创作者提升流量的实战建议。
首篇具身智能机器人「安全」综述:LLM如何跨越物理鸿沟?
最新综述首次系统探讨LLM控制机器人的安全威胁、防御机制与未来挑战,指出LLM的具身鸿沟导致其在物理空间可能执行危险动作,而现有防御体系存在逻辑与物理脱节等问题。
谷歌推出 Conductor:一款面向 Gemini CLI 的上下文驱动开发扩展
谷歌发布新的 Gemini CLI 预览扩展 Conductor,为 AI 辅助软件开发引入结构化、上下文驱动方法,解决跨会话丢失项目上下文问题。它将开发上下文存于持久 Markdown 文件,支持团队配置,还强调规划优先工作流。
跳出「黑盒」,人大刘勇团队最新大语言模型理论与机理综述
大语言模型工程成功但理论研究滞后,被视为「黑盒」。人大刘勇团队用生命周期分类法,将LLM理论研究整合为六阶段,系统综述底层理论与机制,指出前沿挑战,为其向严谨科学转型提供路线图。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab团队从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上性能显著优于传统算法。