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为什么说多模态是推荐系统破局的关键?来自饿了么一线的实战复盘

文章围绕多模态推荐展开,从传统推荐算法演进到多模态表征技术,结合饿了么场景实践,还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作,梳理表征技术发展,详述饿了么系统设计与训练,分析生成式推荐方案及业界路线。

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TRAE给开发者配了个人助理,终于不用挨个催进度了...

AI 代码工具 TRAE 上线开发者个人助理「TRAE宝」,用户只需对接一个主助理,系统便能自动拆解需求并调度多个 Agent 并行执行,且支持跨项目记忆与移动端同步。

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Anthropic 发布招股书后,大家(包括我)都纷纷把它扔给 Claude 进行深入分析,看能不能研究出点什么正经的或八卦的,或是学习点它赚钱的过程。 比如: Anthropic 前五大客户营收占比从 36% 降至 21%,各自收入却仍创…

Anthropic 招股书披露,其客户已覆盖半数美国财富500强,二季度利息收入约 7.62 亿美元,前五大客户营收占比从 36% 稀释至 21%。

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每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节

本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。

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从傅盛的龙虾到汗青的加速主义,AIFUT大会Day1下午场总结都在这了。

AIFUT大会第一天下午场信息密度大。傅盛称龙虾是工具的AGI时刻;特效小哥008认为AI不替代人类但可能替代工作;辩论探讨教用AI能否教会;朱广翔说程序员岗位将减少,泛创造者会增加;李继刚指出人不可压缩的只剩体验;赵汗青探讨慢的东西如何存活。

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让大模型指哪打哪的Multi-Agent路由新范式

随着MCP生态兴起,一个Assistant背后可能挂数百工具/子Agent,传统检索方式有成本高、埋没工具等问题。作者提出Tool-to-Agent Retrieval新范式,实验显示指标全面提升,证明工具细节能补足语义。

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AI编程Token消耗降低神器:RTK(Rust Token Killer)实战指南

文章介绍RTK(Rust Token Killer),它能在CLI命令输出到LLM上下文前智能过滤压缩,节省60 - 90%Token。文中说明了其原理、特性、压缩策略,还给出安装配置步骤、实测数据及使用建议。

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OpenAI 详解 GPT-Live 架构如何实现了连续的有状态语音交互

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HexStrike代理:让大模型继承专家经验,显著提升渗透测试效率

HexStrike是开源渗透测试工具,以MCP为底座。其核心智能组件IntelligentDecisionEngine是专家系统,将安全专家经验规则化,通过知识库和算法提供工具选择和参数优化,提升渗透测试效率。

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Google这个1.5w star 项目牛皮,99%准确率!

Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika,抛弃固定规则匹配,用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型,单CPU毫秒级推理,支持200+格式,准确率约99%,已大规模落地。

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