「实际开销」共找到 300 篇相关文章
离谱！我以为它只是提示词合集，结果 16.4 万 Star prompts.chat 直接把 Prompt 收藏夹干成团队资产库
一开始以为 prompts.chat 只是提示词合集，实际它把零散 Prompt 变成可搜索、可自托管、可接工具链的团队资产库。截至 2026-06-29，它在 GitHub 有 16.4 万 Star，还介绍了其功能、适用场景和局限。
实测 Seed 2.1：豆包基模超进化，国产模型能力跨过质变点
作者在做面向 Agent 项目时，因 Claude Code 内存开销大，需更轻方案。火山引擎 Force 大会发布 Seed - 2.1，作者实测其在办公、编程、图像理解等方面表现出色，认为它跨越质变点，将赋能国内 AI 生态圈。
OpenClaw 技术闭门：测试将比代码更值钱，Agent Computer 会是新的硬件形态
OpenClaw 持续发酵，从极客「玩具」变为生产力工具。闭门分享中，开发者们探讨了其在实际业务中的应用。如代码成负债，测试更重要；不同用户对 OpenClaw 认知差异大；Platform Engineering 成工程师核心，还提及 Agent Computer 新硬件形态等。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
你以为在点「红绿灯」验证身份，其实是在给AI免费打工
验证码发展多年，从最初文本形式到如今图像形式。用户点选验证码时，实际在为AI免费提供训练数据，如谷歌让全球网民免费转录资料、为自动驾驶AI打工。如今验证码攻防战激烈，未来或利用AI弱点创新。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
中科院自动化所孵化的矿山物理AI龙头，国家队与产业资本为何集体重仓｜甲子光年
2026年物理AI热度攀升，概念也趋于泛化，产业和资本更关注其实际价值。矿山场景或成Physical AI首个盈利点。中科慧拓由中科院自动化所孵化，其平行矿山方案已落地近50座国内矿山，并实现海外项目落地。
MSRA首测AI从零建仓库：能写、能跑，但不一定对丨ACL'26
微软亚洲研究院工作RepoGenesis被ACL 2026高分录用，它是面向多语言、仓库级、端到端Web微服务生成的基准。输入贴近实际，用多维度评测开源Agent和商业IDE，还拓展模型微调。但也有边界，未模拟真实复杂需求。
OpenAI 设计师：不写代码的设计师，将成为团队瓶颈
OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈，探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容，还给出新手入门建议。
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。