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新闻资讯7

The Batch: 944 | Llama 之后的时代

Meta发布首个AI模型Muse Spark,是多模态推理模型,在部分健康和多模态测试领先,编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少,该模型基准测试有竞争力,但其从开放转向封闭引开发者担忧。

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比 BeautifulSoup 快 784 倍!这个自适应爬虫框架,我愿称它为下一代 Web Scraping 标杆

文章介绍了自适应Web Scraping框架Scrapling,它能解决爬虫从能跑到跑得稳的问题,具备极速爬取、自适应解析等核心功能,适用于电商数据采集等场景,还给出使用方法和项目地址。

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2026年,前端、后端、客户端程序员的职业生涯,该推倒重来了

文章指出AI重塑软件行业价值链,多数程序员工作集中在易被AI替代的实现层和维护层。前端、后端、客户端面临不同冲击及转型路径,还给出转型框架和建议,提醒程序员主动转型。

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“Claude Code更新废了”!热议Issue:思考深度下降67%,已无法胜任复杂的工程任务

AMD的Stella Laurenzo分析发现,Claude Code某次更新后思考深度降67%,无法胜任复杂工程任务,行为走样。团队回应redact - thinking是UI改动,2月两项改动或有影响,但网友并不买账。

量子位
新闻资讯7

在中国 AI 生态圈摸底了两周,我学到了什么【译】

作者 José Maria Macedo 在中国考察 AI 生态后,看法变得复杂。他看好中国硬件,但对软件更悲观;指出中国创始人特质与西方不同,本土 VC 加剧此现象;还提到市场泡沫、全球市场布局等情况。

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清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线

清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。

机器之心
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全新线性注意力范式!哈工深张正团队提出模长感知线性注意力!显存直降92.3%!

哈工深张正团队联合多团队发布论文,提出 NaLaFormer 框架,解决线性注意力两核心缺陷,保持线性复杂度同时精度超越,在多任务表现出色,如超分任务显存降 92.3%。

机器之心
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The Batch: 922 | 面向智能体的管理系统

OpenAI 发布 Frontier 平台,用于编排和管理企业级 AI 智能体团队。它支持智能体构建、信息共享等,Cisco 等已试点,未来将更广泛开放。与 Microsoft 的 Agent 365 有不同侧重,企业对智能体集中管理需求渐显。

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3天霸榜GitHub Trending,这个群体智能体能预测万物

MiroFish是基于多智能体技术的AI预测引擎,可构建平行数字世界推演未来。它前身BettaFish曾爆火,作者受其启发开发此项目。文中还介绍了工作流程、部署方式及项目地址。

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刚刚,Anthropic深夜血洗500亿美金行业!代码审计末日来了

Anthropic的Claude Code新增代码评审功能,挑战500亿美元的传统代码审计行业。新工具成本低,能自动化评审,减少误报,准确率超多数人类评审员,或引发行业洗牌。

新智元