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以为Anthropic全是科学家?数据告诉你,他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历,发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀,Google是最大人才池,博士仅占13.7%,头衔扁平化。
AI根本守不住秘密!不依靠大模型的输出过滤才是铜墙铁壁
开发者常把秘密放系统提示词,以为安全。Swept AI和密西根大学团队测试发现,攻击者不断尝试,AI会泄露秘密。多种依赖大模型的防御方案失败,只有输出过滤能零泄露。
从入门到用好 Agent Skills,看这一篇就足够了
文章是全面的 Agent Skills 中文指南,介绍其架构理念、机制、开发指南等。Claude Skills 价值被低估,它像通用 Agent 扩展包,非技术人员也能开发,还探讨了使用、开发时机与核心运行机制。
结构化预处理让DeepSeek准确率提升51%,现已开源丨清华&深言
零成本降低大模型幻觉新方法LingoEDU,让DeepSeek准确率提升51%。它对上下文精准切分,形成篇章结构树。能解决现有方案两难困境,在多方面实验表现出色,有根治幻觉等核心价值。
GraphRAG圈新秀:文档级RAKG
随着大模型能力增强,知识图谱成研究热点。传统KGC有实体消歧难、模式僵化等痛点。文章提出RAKG框架,将RAG评估机制引入知识图谱构建,实现文档级自动化构建与评估,多指标表现优异。
视觉领域的GPT-3时刻!DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示,视频模型Veo 3学会‘无师自通’,能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级,还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
简单即强大:全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单,性质独特?
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN,它建模目标分布机制简洁独特,有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数,还展示实验效果,最后给出未来研究方向。
全新GPU高速互联设计,为大模型训练降本增效!北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大,分布式训练成关键路径,高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限,北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
大规模替换数据库序列,保障百余个服务平稳运行
Coupang从关系型数据库迁移到NoSQL时,为解决序列替换问题,自研了专用解决方案。该方案采用双层缓存与滑动窗口预填充机制,以DynamoDB为数据源,让百余个服务无需重写代码完成迁移,性能和成本表现佳。
内存股集体大跌,原因竟是谷歌这篇一年前的论文
美国内存股集体暴跌,诱因是谷歌新博客介绍一年前公布的技术 TurboQuant。它是压缩算法,可大幅减少 LLM KV 缓存内存占用、提升速度且精度零损失,有望打乱市场对内存芯片增长预期。