「开发效率」共找到 2602 篇相关文章
10.6K star!再见了英文GitHub,这个汉化项目必须安排上,程序员力荐!
文章介绍实用开源项目`github-chinese`,它是GitHub界面汉化浏览器插件。由‘楼教主’开发、maboloshi维护,有开发版和发布版。有全面汉化等特色,还给出安装使用步骤,适合英文不好的新手。
从 Langchain 到 Spring AI,我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施?
文章指出AI Agent应用开发方式演变快,企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势,如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等,还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
Agent 原生开发时代到来,Google Cloud Next 26 给开发者带来了什么
Google Cloud Next 26 大会热度高涨,反映行业对 Agent 原生时代的关注。Google Cloud 展示了云产业从 Cloud Native 到 Agent Native 的三层同步转换,还推出一系列 Agent 开发和管理套件,解决开发者关键问题。此外,大会亮点 A2UI 解决交互层 Agent 化。
腾讯智能体开源大动作!关键技术都拿出来了,开发平台还全面升级
在2025腾讯全球数字生态大会上,腾讯云智能体开发平台3.0(ADP3.0)面向全球上线,关键智能体技术将持续开源。新版本功能更新多,还有多个落地案例,如帮伊利、华住等落地智能体。腾讯优图实验室也有开源计划。
破解大模型「无效并行推理」:Parallel-Probe问世,并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe,通过 2D Probing 刻画并行推理动态,发现问题后提出控制算法,能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%,还推出 SCOUT 测试床,代码和平台已开源。
开源AI开发生态大洗牌:低代码平台逆袭,传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日,蚂蚁对现有开源生态全面剖析,发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道,还总结出七大趋势,为从业者提供生态演进规律参考。
LangChain提出Agent工程化的新分层(Agent harness)
LangChain获新融资后重新定位为Agent基础设施提供商,将Agent开发分三层:Framework、Runtime、Harness。Vtrivedy提出Agent Harness概念,强调构建关键是“个性化定制基座”。Agent开发工程化成熟度在提升。
清华、快手提出AttnRL:让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL,引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题,实验显示在多基准测试中表现优异。
Agent Team 实践与架构设计:在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa,探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则,如跨Agent通信、状态外置等,还阐述了各设计要点及示例,强调系统可演进性。
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。