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AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中,企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题,本文探讨‘零ETL’趋势,分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫!8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同,前者重资产高精度,后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣,难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构,通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。
斯坦福&英伟达提出新范式:推翻Scale Law,在“推理”阶段自我进化,超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式,允许模型在测试时继续训练,针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件,实验在多领域碾压人类专家与同行,但在部分领域落地有局限且计算成本高。
“Skill 不就是长一点的提示词吗?”
文章回应了对'skill是长提示词'的质疑,指出差异在于提示词配套的是ChatBot还是Agent。ChatBot只能对话,Agent能调用工具干活。Skill可渐进加载,具可复用、组合、迭代等优势,是提示词工程化封装。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method:如何把大模型系统提示词,变成一支“可复制的 AI 开发团队”?
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集,基于BMAD Core框架,有19个专业AI角色和50+条工作流,获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点,将AI开发工程化,可在多工具复用。
扣子开源全家桶,Apache 2.0加持,AI Agent又一次卷到起飞
7月26日,新一代AI Agent开发平台扣子(Coze)宣布开源零代码开发平台(Coze Studio)和调试工具扣子罗盘(Coze Loop)。二者结合已开源的Eino框架,为开发者提供全栈可用、可复用的开发工具,还采用宽松的Apache 2.0协议。
预训练Token消耗直接腰斩!上海AI Lab&上交大提出全新预训练任务,开源首个8.9B隐空间大模型NCP-ArchPreview
本文介绍上海AI Lab与上海交大团队联合提出全新预训练任务NCP,打破传统逐词预测教条,开源全球首个8.9B规模离散隐空间基座大模型,预训练Token消耗仅需一半,收敛速度提升近一倍,下游性能显著提升,公开全部训练资产供全球研究使用。