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AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。
一个Dispatch Dtype引起的fp8 quant kernel性能问题
文章记录SGLang社区在sgl-kernel中解决的fp8 quant kernel性能问题,因错误使用`c10::Float8_e4m3fn`数据类型,未用硬件加速指令,通过软件调用致性能下降,现已修复,vLLM也应用此修复。
人生周报v044:费曼
文章围绕AI应用展开,指出人机交互是AI应用竞争壁垒,介绍典型案例及交互形态,分析Agent不同场景,还提及AI应用创业要素,最后推荐《费曼经典:一个好奇者的探险人生》。
人生周报v022:十层认知
文章围绕育儿量化指标、写提示词的难点、培训出路、AI生成PPT的局限、MCP协议误区等多个话题展开讨论,还推荐了物理科普书《解析物理的十层之旅》。
AI Agents的DeepSeek顿悟时刻:AutoHarness
文章介绍开源项目「Aha」— AutoHarness,这是面向AI Agent的自动化Harness Engineering轻量级治理框架,能让智能体迎来顿悟时刻。对比了其与LangGraph、OpenAI SDK能力,还给出核心架构、安装及使用示例。
人生周报v035:我和你
本周人生周报分享了即刻、X平台上对AI时代产品与服务、人性、社区氛围等观点,推荐《我和你》,还输出对生活、思考、创作等方面感悟,如把一天当一生过、当答案免费问题无价等。
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第 3 章 Agent 核心功能技术详解
本章以Claude Code及其生态为主参照,介绍现代Agent平台提供类似‘操作系统’机制,包括命令、记忆等。面向熟悉Python与LLM的开发者,按是什么、解决什么问题等展开,还分析了Agent工程核心挑战。
拆解机器人,分析其软硬件弱点(1)
国外公司对某款机器人做了深入拆解分析。介绍了机器人硬件关键信息,包括外形、各部分组件等。还指出硬件存在多种攻击途径及安全隐患,如物理访问点、JST 连接器等问题,RK3588 也有漏洞。
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开发者等常需在服务器或命令行环境查看Word文档,传统方式低效。开源神器doxx基于Rust开发,无需Microsoft Word等软件,有保留格式渲染、全文搜索等功能,还提供多种安装渠道。