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终于用上啦,3.9 万 Star archify,程序员福音!!!!
架构图常与代码脱节,约3.9万Star的archify让Agent先把代码库或系统描述写成带类型的JSON,经布局、检查后交付可交互系统地图,它先结构化、验证再交付,适用于特定场景。
吴恩达新作:87%推理token用不着,丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出,模型推理时丢弃中间已贬值token,只保留前缀+滑动窗口,无需训练可提速3倍,配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
鹿明发布NexCore:当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore,试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路,让机器人能力成可复用‘技能资产’,解决具身智能技能生产效率问题。
2亿枚AI芯片大爆发,人类最大基建集体开工!
全球投入使用的AI芯片总算力相当于约2000万枚英伟达H100芯片,预计到2028年底达2亿枚。数据中心进入百万级算力时代,投入资金巨大。算力提升使模型和Agent能力增强,AI还参与自身研发优化。
一个窗口搞定 SSH、SFTP、终端和 AI,爽啊!
早期运维、开发需多个工具,窗口多效率低,后来的工具又有收费、收集数据等问题。Netcatty是新的开源SSH工作区,整合多种功能,免费无数据收集,更新勤快,有诸多实用特性。
今天,「空间原生」时代正式到来!
6月8日,工信部和国资委要求机器人年底从「表演模式」转向「作业模式」,但现有模型空间感知能力不足。今天蚂蚁灵波发布 LingBot - Depth 2.0,开源 LingBot - Vision,其采用「空间原生」路线,训练高效且表现亮眼。
Loop Engineering 实战:实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验,指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式,阐述 Loop 原理、组件及落地实践,还提及范式迁移和踩坑教训。
快手AgentX:推荐系统开始自我迭代
过去十年推荐系统核心在‘建模’与‘工程’,但日常迭代瓶颈在研发生产方式。快手 AgentX 团队提出 Agent 驱动研发闭环,在快手 App 业务部署中跑通完整闭环,提升效率与业务收益。
Claude有「编制」了!Anthropic发的
6月23日,Anthropic发布Claude Tag,它是常驻Slack频道的AI团队成员,有自己的身份、账号和审计轨迹。其核心是权限架构,采用智能体身份,按用量计费,已对企业版和团队版客户开放beta。
MIT给微型机器人做了颗芯片,功耗仅6毫瓦,能实时3D建图
麻省理工学院研究团队开发出名为 Gleanmer 的微型芯片,功耗仅 6 毫瓦,能实时生成三维占据地图。它解决了机器人导航核心问题,通过多项优化提升性能,或让小设备拥有空间理解能力。