「数据成本」共找到 3807 篇相关文章
让 Claude 自己循环干到完成——Ralph Loop 原理与实战指南
文章介绍了Ralph Loop技术,它由程序员Geoffrey Huntley发明,核心是让AI持续工作直到外部验证通过。对比了与主流Agent框架的差异,还列举其真实战绩、使用方法及适用场景。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。
刚刚,OpenAI宣布关闭Sora
OpenAI宣布关闭Sora,此前其下载量下降、留存率低且成本高。有观点认为这是为聚焦下一代模型,释放资源;还有称是战略转移。迪士尼此前投资10亿合作,现放弃交易。
构建 Claude Code 的经验:我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队,总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型,如库与API参考、产品验证等;给出编写技巧,涵盖避免说废话、建踩坑点章节等;还提及分发、管理及衡量效果的方法。
Claude 这个更新,让模型能力提升10%+!
Claude开放100万上下文长度更新,实际可用空间接近8倍提升。数据显示,上下文越长Claude与其他模型差距越大。API取消溢价,还更新图片/PDF上限、将Adaptive Thinking转正式版。
YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体,低代码实战方案
文章介绍了YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。先指出实时检测延迟问题,提出离线自动化方案。接着讲训练YOLO模型、创建OpenClaw技能、配置自动化任务及企业微信集成,还对比了与人工质检效果。
警惕!“养龙虾”风险,一键给你的Openclaw做安全体检
OpenClaw在短时间内登顶GitHub开源榜首,国内企业纷纷部署。但它存在安全隐患,如漏洞、隐私风险等。朱雀实验室联合腾讯云EdgeOne推出「OpenClaw安全体检」功能,可自动完成全面体检与风险评估。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了!最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控,存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源,提出BAM模型及Plan - and - Budget框架,实验显示其能提升准确率与效率,转向‘推理价值’范式。
1美元Token撬动4800美元收益!AI挑战百万美元级基准,最赚钱的Agent出现了
Humanlaya Data Lab等机构构建$OneMillion - Bench评测基准,用经济价值衡量模型。它含400道高难题目,覆盖多领域。目前最强模型能产出约50万美元价值,但离可交付专业任务还有距离。
2026 年,万物皆 Coding Agent 的平台工程新范式(A2A / ACP / MCP / Skill)
过去 DevOps 工具链复杂,如今 AI 重塑其为 Coding Agent。借助 A2A、ACP、MCP 和 Skill,可构建 Agent 网络。文章分析平台工程演进,介绍相关协议,对比编排模式,还给出 Routa 编排架构实践参考。