「研发流程规范」共找到 1391 篇相关文章
复杂空间推理新SOTA,性能提升55%!中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer,模拟人类空间认知过程,构建闭环推理流程,还提出GeoPO解决奖励稀疏问题,构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA,为AI空间智能发展开辟新路径。
打破瓶颈,让RAG学会思考:中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下,推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner,在BRIGHT基准测试中刷新纪录,还将开放相关代码等推动研究。
.md 编译了个人认知,什么来编译企业的认知?
作者周卫林春节写 OpenClaw Skill 感受个人认知编译,指出企业认知编译需语义基础设施。2026 年 1 月 27 日 OSI v1.0 规范发布,解决定义问题,而执行需编译器,认知正成可互操作资产。
Claude Code创始人内部分享:10个实战技巧
Claude Code创始人Boris Cherny公开团队使用该AI编程工具的完整经验,涵盖并行处理、计划模式等10个实战技巧,还指出理解思想、找到适合自己的工作流程更关键。
Databricks收购Mooncake,Lakebase想给AI应用换个“心”
Databricks收购Mooncake Labs,旨在推进为AI智能体优化的新型OLTP数据库Lakebase。它基于Postgres,想让数据直接用于工作负载,省去ETL流程,简化AI应用后端数据架构设计。
认知重建:Speckit 用了三个月,我放弃了——走出工具很强但用不好的困境
本文作者分享使用 Speckit 三个月的踩坑经历,探讨 AI 编程工具落地难题。介绍复合工程与上下文工程理念,提出 AI 工程化方案,对比传统工具,阐述其设计、落地策略及未来趋势,助力解决企业开发痛点。
清华AI找药登Science!一天筛选10万亿次,解决AlphaFold到药物发现的最后一公里
清华大学团队在Science发表论文,研发AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。它24小时能完成10万亿次蛋白–分子配对计算,打通从AlphaFold到药物发现通道,完成人类基因组规模筛选,数据已开放。
人生教练团Agent v2.0!给你省下万元咨询费(内有详细教程)
作者打造“人生教练Agent 2.0”,将马斯克、查理·芒格等大神“塞进”电脑。它有AI主持人,能根据问题召集合适导师。还介绍使用流程,灵感源于AIasMe等,后续会教加记忆功能。
刚刚,DeepSeek全新多模态技术开源!
DeepSeek联合北大、清华开源多模态技术及论文,提出“视觉基元推理”框架,解决MLLM指代鸿沟问题。基于DeepSeek - V4 - Flash构建的模型,性能比肩GPT - 5.4等。论文还介绍架构、训练流程等。
狂揽19.7K star!!神级开源自动化神器,拖拽即搞定,上千模版,太爽了!
本文介绍开源浏览器自动化扩展工具Automa,它基于Vue开发,支持Chrome和Firefox。不用写代码,通过拖拽模块搭建自动化流程,功能丰富,在GitHub星标超19.7k,适合非程序员等人群。