「工作流重构」共找到 1376 篇相关文章
vLLM 技巧: 在几秒钟内无需重启释放90%的 GPU 显存
EmbeddedLLM介绍vLLM新功能“休眠模式”,可在不重启服务时几秒内释放约90% GPU显存,实现模型热插拔与高效轮转,还介绍使用方法、不同休眠级别,提醒生产环境要确保安全。
InfoQ 2026 年趋势报告:AI 重写工程师角色,但一切仍然关乎人
InfoQ 2026 年趋势报告探讨了 AI 对软件开发的影响,包括重写工程师角色、团队演变等。嘉宾指出 AI 采用应结合风险和业务场景,巩固基础,重新设计审查流程,关注质量和人的因素。
马斯克成立新公司「巨硬」:用AI把微软产品重做一遍
马斯克为硬刚微软成立新公司「巨硬(Macrohard)」,名字针对性强。这是纯AI软件公司,欲用AI模拟微软产品,替代其核心业务。此举动既是商业宣战,也是他与盖茨个人恩怨的延续。
重建安全,Kai种子轮拿了1.25亿美元,有点象龙虾
大模型用于网络攻击,传统安全跟不上节奏。初创公司Kai首笔融资1.25亿美元,它从根本上重建安全,用单一智能体AI平台自主完成安全工作,愿景是整合网络安全和IT功能。
AI人格分裂实锤!30万道送命题,撕开OpenAI、谷歌「遮羞布」
Anthropic联合Thinking Machines研究,用30万个场景和压力测试拷问OpenAI、谷歌等前沿大模型。发现模型规范有矛盾漏洞,不同模型价值优先模式不同,如Claude重道德,Gemini重情感等。
Harness不是目的,知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的,私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
当 Agent 开始接管工作流,企业最在意的三件事:安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等,CPU 受关注,云计算角色转变,容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地,AI 负载变化,Agent Infra 要解决四个问题,云和 CPU 任务也在改变。
不止于量化:最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进,KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述,用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法,还归纳关键观察、提出开放挑战,并整理了资源库。
统计学和机器学到底有什么区别?
文章探讨统计学和机器学习的区别,指出两者目的不同,统计模型重推断关系,机器学习重预测。以线性回归为例说明差异,还澄清常见误解,表明机器学习基于统计学但涉及多领域,最后称选方法要看目标。
13K star!这个项目太顶了,自动化 API,后台作业,工作流,UI开发,低代码一网打尽!
日常开发构建和管理内部工具费时费力,第三方方案费用高。开源项目Windmill是开发者福音,能将脚本自动转换成工作流程和UI,适用多场景,有自动UI生成等特色,安装使用简单。