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AI三问:Agent、LLM、RAG,一文厘清!

文章介绍大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和AI智能体(Agent)三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点,还做了横向对比,给出选用建议,最后提及混合架构与未来趋势。

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学生3年投稿6次被拒,于是吴恩达亲手搓了个评审Agent

机器学习大佬吴恩达为投稿屡被拒的学生,做了免费AI论文评审智能体。它在ICLR 2025审稿数据训练,与人类审稿相关系数达0.42,能按会议风格评审,还提修改建议,可体验。

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24小时快速入门大热语言Rust!学不会来找我

文章从Rust核心语法等基础入手,介绍其不同于其它语言的思维方式,还通过实战项目带读者入门。阐述了安装、工具使用,用greplite小程序介绍语言特点,讲解组织数据方式、所有权等,最后实现mini - redis并给出学习建议

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Thinking Machines新发现:Lora不是权宜之计,哪怕秩低到 1,也能匹敌全参数微调

Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知,实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系,有层选择、学习率等关键发现,还给出实用建议,但LoRA在部分场景表现待验证。

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TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象

文章深入解析TileLang核心编程抽象,介绍写kernel的方式,阐述TileLang三层抽象特点及适用场景,展示JIT工作流、接口和执行后端,还提及性能优化、基准测试、正确性校验,最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议

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企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 | AGIX PM Notes

文章指出当前 AI 仍处准备阶段,企业数据未就绪是落地大障碍,深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态,以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议

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Pingpong Schedule并不是万能钥匙

SGLang社区开发者反馈,SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致,因算力提升,其使TensorCore未充分利用、TMA效率低,建议用Cooperative策略。

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Agent 都这么厉害了,「AI 员工」为什么今天还没有真正出现?

AI员工呼声高却未落地,瓶颈可从其源起探寻。早期自动化工具非真正数字员工,大模型带来新可能,但存在时效性、场景定义、意图澄清、知识更新、博弈能力等问题,未来建议局部替代,先以实习生角色上岗。

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【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践

本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践,介绍语言模型发展,对比BERT、GPT等训练方式,分析生成式大模型问题,还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容,并给出不同场景技术选型建议

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ICCV 2025放榜!录取率24%,夏威夷门票你抢到了吗?

ICCV 2025 于 10 月 19 - 25 日在美国夏威夷举行,已公布论文接收结果,录用率 24%。投稿量近 2019 年三倍,录用率较稳定。会议实施新政策,部分论文因审稿人问题被拒引争议。还提及投稿量激增挑战及评审系统改革建议

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