「工作流改进」共找到 768 篇相关文章
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5?三行代码即可接入 Apple Intelligence,自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上,苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型,含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行,改进工具使用与推理能力,评测显示设备端模型表现优。
TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象,介绍写kernel的方式,阐述TileLang三层抽象特点及适用场景,展示JIT工作流、接口和执行后端,还提及性能优化、基准测试、正确性校验,最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
Container Use:一种用于独立的并行编码代理的新工具
Dagger团队发布开源工具Container Use,为AI编码代理提供容器化沙箱和Git工作树,实现无冲突并行工作流。它能创建隔离开发环境,让开发者在同一代码库安全运行多代理。不过该工具尚处早期,有不足。此外还介绍了其他类似工具。
豆包 Seed 2.0 Lite升级:给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈,作者做视频字幕常遇识别错误,因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听,还可结合上下文准确输出字幕,成本降 20%,也能理解视频,为工作流补全感知。
多 AI 协同 + SDD 编程实践:一个 AI 全流程交付实录
2025 年以来 AI Coding 技术发展迅速,但在复杂业务场景中存在诸多问题。文章基于 SDD 范式,构建由 Claude Code、CodeX 与 Gemini 协同驱动的工作流,介绍 SDD 理念、技术选型,详述多模型协作机制、工作流程与保障机制,分享实践步骤。
突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
Cursor新模型,你怎么还在套Kimi?马斯克你怎么还吆喝上了??
Cursor模型更新至Composer 2.5,测评成绩亮眼,性能接近Claude Opus 4.7,价格仅为其1/10。该模型以Kimi打底,在训练栈上做了改进。此外,Cursor与马斯克达成算力合作,走上自研之路。
顶级程序员Andrej Karpathy发文表示已服软!
顶级程序员Andrej Karpathy发文称,从11月到12月其编程工作流剧变,从80%手动+20%AI辅助变为80%AI编程+20%人工修改。他记录用Claude Code编程观察,指出AI有新毛病但提升大,还给出使用技巧等。
从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化
文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算,忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法,提出用检索替代累加,还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。
P图老本事搭上了对话框,美图这AI Agent到底香不香?
本文对美图AI Agent RoboNeo进行实测。它web端操作简单,生图和p图功能丰富,拆分图层功能好用,工作流能辅助创作。不过它生成速度慢,视频生成有画面逻辑、文字生成等问题。其开发节奏快。