「验证闭环」共找到 1105 篇相关文章
开源「活人感写作.skill」，只为帮你写出没有AI味的文字。
作者开源活人感写作.skill，旨在帮大家写出无AI味文字。它适配多种模型和产品，鼓励用真实经历创作，除了去除辞章端AI口癖，还会激发思想、验证事实，让大家保留自我。
中国首次提出半导体演进新原则：华为“韬定律”5 年内冲刺等效1.4nm制程，麒麟、昇腾将先后落地量产
5月25日，华为何庭波在ISCAS 2026上提出“韬定律”，以“时间缩微”替代“几何缩微”。论文展示验证案例，预计2031年高端芯片晶体管密度达1.4nm等效水平，今年秋季麒麟新芯片将首发“逻辑折叠”技术。
CUTLASS 笔记 (2)：混合精度 GEMM kernel
文章介绍实现支持不同精度的 GEMM 算子，解析精度转换技术细节，还介绍根据 PTX 文档实现自定义 FP8 精度的 GEMM kernel，包括揭开 MMA Atom 面纱、分析 TV 与 MN Layout 等，最后完成精度验证。
腾讯开源智能体构建框架
腾讯开源智能体构建框架 Youtu-Agent，灵活高性能，验证性能出色，开源友好成本低。有自动智能体生成等亮点，适用于不同用户群体，涵盖研究、开发等场景，还介绍核心概念，附项目地址。
“AI原生”觉醒：企业数智化的弯道超车时刻｜甲子光年
当下‘AI原生’成共识，但不少企业有数据难转化、有工具难成闭环。文章提出‘数据×工具×组织’三重进化框架，介绍数据智能化趋势、火山引擎Data Agent等，还为企业拥抱Data+AI给出建议。
Agent 看板门禁：构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例，阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束，强调 Gate First 理念，即先确认可验证状态再推进协作，还提及运行时边界等重要概念。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
开源屠刀！400美元炼成「代码副脑」，硅谷天价模型成废铁
AI2开源Open Coding Agents，以最低数百美元算力成本，能训练贴合私有代码库的专属编程智能体。SERA-32B表现惊艳，其软验证生成技术降低成本，新代码易部署且兼容Claude Code。
当AI穿上白大褂：医疗智能体正在重构临床工作流
新加坡等多所高校联合发表医疗智能体综述研究。医疗智能体有感知 - 认知 - 行动闭环，能深入临床长链条工作流。综述剖析其架构、协同机制、应用场景与安全挑战，还探讨评估及发展方向。
物理学家靠生物揭开AI创造力来源：起因竟是“技术缺陷”
两位物理学家以生物系统自我组装过程为参考，提出并验证假设：扩散模型去噪过程类似细胞分化重组，AI的‘创造力’是模型架构直接且必然的结果，本质是确定性过程。