「零依赖」共找到 775 篇相关文章
57.6万代码撕碎AI编程神话,20%「幽灵包」暗藏漏洞!苹果、微软已中招
最新研究用57.6万个代码样本揭示,超20%代码依赖的是不存在的软件包,为供应链攻击创造机会。Meta和微软虽看好AI写代码,但AI生成代码或成安全灾难,开发者需仔细检查。
NeurIPS 2025 | 蚂蚁CGM:图融合架构重塑代码大模型,探索非 Agent 新范式
在NeurIPS 2025上,蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM,开启新范式,在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首,解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。
面壁小钢炮 VoxCPM-TTS:开源端到端 TTS,轻量高效低延迟
面壁提出基于扩散自回归建模的端到端语音生成模型 VoxCPM,构建于 MiniCPM - 4 之上。它克服传统离散 token 方法缺陷,实现语义与声学特征解耦,有上下文感知语音生成和零样本语音克隆能力,低延迟。
刚刚,Karpathy紧急删库!AI职业末日图爆火,6000万白领岗危了
AI大神Karpathy上线项目复盘AI对就业的“侵蚀”程度,结果显示全行业平均暴露分高,约6000万个岗位高危,“屏幕依赖型”职业告急。该项目爆火后被删,哈佛论文指出AI引发职业重组。
VAE时代终结?谢赛宁团队「RAE」登场,表征自编码器或成DiT训练新基石
纽约大学谢赛宁团队推出RAE替代VAE,解决了DiT依赖旧版SD - VAE的问题,如架构复杂、潜空间受限等。RAE结合预训练编码器和解码器,还提出DiT^DH变体,实验效果好,网友看好其前景。
MIT报告:花了300-400亿美元,95%的企业AI项目都失败了
MIT《2025年商业AI现状》报告显示,企业投300 - 400亿美元在GenAI,95%项目零回报。揭示企业AI工具糟糕的原因,指出影子AI经济现象,点明钱花错地方,还阐述成功企业做法及未来趋势。
技术框架不重要,大厂简历不值钱?小哥不会写代码却进了Lovable,80% 靠聊天也能上生产
零技术背景的Lazar Jovanovic成Lovable全职Vibe Coder。他80%时间规划对话,20%执行,多开版本让AI“内卷”。他认为无技术背景反是优势,使用AI要有“妄想”心态,编码已非核心,判断力和品味更重要。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search,实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等,具备多模块功能,还有简单演示,地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
大模型的进化方向:Words to Worlds | 对话商汤林达华
量子位对话商汤林达华,探讨大模型发展。商汤的SenseNova - SI超越李飞飞团队模型,林达华认为单纯依赖参数规模的AI范式遇瓶颈,商汤推出NEO架构革新,还在落地应用优化,为年轻人指明新赛道。
邱锡鹏团队新作:让机器人学会「察言观色」
复旦大学邱锡鹏团队等发布全新操作框架 RoboOmni,突破传统 VLA 依赖显式指令局限。它融合多模态信号,构建数据集,在成功率等方面超基线,以跨模态指令让机器人主动推断意图,开启具身智能‘共情时代’。