「全栈应用构建系统」共找到 4917 篇相关文章
AI 编码效率 x10,Bug 风险也 x10
亚马逊工程师 Joe Mag 分享团队用 Coding Agent 使代码产出效率提 10 倍,但 Bug 风险也放大 10 倍。介绍‘Agentic Coding’工作流,还给出借助 AI 做‘风洞测试’、升级 CI/CD、升级决策和沟通系统等建议。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。
一帮人All in AI,让搞体育的先赚到钱了
港股运动科技第一股Keep今年2月决定“All in AI”,近日发布财报宣布扭亏为盈,实现经调整净利润1035万元。这不仅是降本增效的结果,也意味着Keep在资本市场的身份发生了变化,成为全民AI应用的候选者。
面壁MiniCPM-V4.5新王炸!8B手机10FPS长视频秒懂,文档手写全能识别!
面壁上新最强端侧多模态模型MiniCPM-V 4.5,基于Qwen3 - 8B与SigLIP2 - 400M构建,总参数量8B。它视觉语言理解强、手机能跑,有高帧率视频理解等特点,还有多方面技术亮点。
The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据
开发网页智能体常需大量人力标注训练样本,卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集,通过智能体工作流程生成数据,微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色,还公开数据与方法。
NVIDIA提出小型LLM才是未来,并将重塑Agentic AI
人工智能代理快速渗透企业场景,但当前系统依赖大型语言模型,存在经济成本和效率错配痛点。NVIDIA团队提出小型语言模型才是代理AI未来,论证其能力、经济性和操作适配性优势,并给出迁移路径。
不要再拖拉拽了,利用n8n mcp直接生成n8n工作流
n8n是国外热门的AI应用编排工具,但用好它生成工作流并不容易。现介绍能生成n8n工作流的mcp,简单配置即可让AI生成工作流,其地址为https://github.com/czlonkowski/n8n - mcp。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型,采用大规模 MoE 架构,优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化,对齐其推理系统性能,分享关键技术、不足与思考,还提及对 Qwen3 模型的优化策略。
Claude Opus 5被扒光了!1511行提示词底牌全摊开
Anthropic的Claude Opus 5上线当天,系统提示词被开发者Eversmile1传到GitHub。提示词含产品说明、法务合规手册、推销渠道内容。其记忆规则严格,版权引用限制多,商业推荐有不同策略。上线24小时能力被广泛测试。
为 AI 智能体设计记忆机制:揭秘 LinkedIn 的认知记忆智能体
LinkedIn推出认知记忆智能体(CMA),作为生成式AI技术栈一部分,解决大语言模型缺乏状态记忆问题。CMA有三层记忆,集成多种机制,在多智能体系统中作用关键,还将人工校验融入招聘应用。