「FP8数据格式」共找到 561 篇相关文章
自动生成n8n工作流!这个神级开源方案,绝了~
文章分享全自动构建n8n工作流的方案,核心是开源项目n8n - mcp,它是AI Agent的n8n外挂知识库,能让AI深度理解和使用n8n。文中介绍其安装、使用,还展示不同难度案例的生成效果。
替代n8n,用TypeScript写工作流
文章指出n8n、Zapier拖放式工作流调试难、自定义受限,介绍Bubble Lab工具,其用TypeScript实现,代码可自由修改,执行信息透明,还支持导入n8n工作流文件再开发,有一定优势。
突发!Gemini 3.8登顶,谷歌迈出RSI一大步
谷歌发布Gemini 3.8 Flash及专攻网络安全的3.8 Flash Cyber。前者性价比高,在多项测试逼近顶级模型;后者在网络安全测试屠榜。但谷歌也被指提前庆祝,且模型可能有‘刷榜’成分。
谷歌邪修Gemini 3.8 Flash!险胜DeepSeek,姚顺宇:RSI一大步
谷歌发布Gemini 3.8 Flash,编码能力提升,在LMArena榜单险胜DeepSeek-V4-Pro,定价与3.7 Flash一致。其输出速度快,但有网友质疑是刷分。此外还有3.8 Flash Cyber,网络安全能力强却不公开发布。
n8n官方推出AI工作流生成器,用自然语言构建工作流
n8n官方推出AI Workflow Builder,可将文字提示转成可执行工作流,本周向n8n Cloud用户推送。该功能降低构建门槛,但易用性提升也带来新挑战,其是否沦为‘面向VC’功能待验证。
Qwen3.8-Flash:全新架构,更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型,它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级,降低训练与推理成本,即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
AMD新论文颠覆认知:FP4训练不稳定,原因不是随机性不足
大模型训练成本高,降低训练精度可降成本。AMD联合宾州州立大学论文颠覆认知,揭示FP4训练不稳定源于结构性微缩放误差,非随机性不足,还在原生FP4硬件完成大模型预训练。
1.8亿个岗位数据分析揭秘,AI究竟取代了什么工作
Revealera联合创始人Henley Wing Chiu研究近1.8亿份全球岗位数据,发现2025年全球招聘岗位总量降8%。创意执行、监管环境等岗位跌幅大,AI相关、高层领导等岗位增长或表现坚韧,AI影响有选择性。
Qwen3.8-Max首发上线阿里千问AI平台,API服务与Token Plan同步开放
今日,阿里巴巴发布新一代基座大模型Qwen3.8,千问AI平台首发其Max版API服务与Token Plan。Qwen3.8参数量2.4万亿,性能居前列,推理快且能自主编程。API性价比高,平台还为Token Plan用户提供优惠。
n8n接入Fastgpt MCP,丝滑构建超强RAG工作流【一键发布到公网】太绝了!
n8n是可让普通人快速、灵活搭建AI Agent工作流的开源平台。研究发现其用RAG搭建知识库较复杂,体验不佳。作者将Fastgpt知识库接入n8n,对接丝滑,RAG效果棒,还介绍了操作步骤。