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Midscene.js 实战与源码剖析:如何重塑 UI 自动化

本文介绍Midscene.js这款基于AI的下一代UI自动化工具,剖析其设计动机、架构、原理及源码,结合业务场景分享问题与思考,还对比类似工具,给出试用配置和使用建议。

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游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践

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TileLang深入详解-第一章-GPU 体系结构复习

作者借长假学习 TileLang 并撰写此文,先复习 GPU 体系结构,包括计算与线程组织、存储层次、专用指令单元,接着介绍核心性能模型与优化原理,最后给出基于 TileLang 的基准测试实践。

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Yoshua Bengio,刚刚成为全球首个百万引用学者!

计算机科学家Yoshua Bengio成Google Scholar上首个引用超百万的人。他是深度学习“三巨头”之一,在“AI寒冬”坚守研究,成果显著。如今他担忧AI风险,积极推动伦理准则和监管。

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一个模型装下整个物种树!伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军

加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star,可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板,实现三点升级,在多基准测试表现出色,是强大的全基因组变异解读框架。

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PyMC Labs和高露洁棕榄团队研究发现,让大语言模型扮演消费者,用另一AI评分可90%准确预测购买意图,还提出SSR方法。虽有优势,但也面临质疑和局限,可增强市场调研。

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具身智能火热,研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线,它全面统一且持续演进,涵盖22+基准测试和30+模型,构建评估体系,揭示关键洞察,为具身模型发展指引方向。

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LeCun力荐的JEPA杀入LLM,用CV的思路训练LLM,性能鲁棒性双丰收

LeCun团队提出LLM - JEPA,将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性,在多模型和数据集验证有效,但有训练开销大、泛化性不足等局限。

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KV-Cache 实战策略:生产环境中的分页、固定与复用技术解析

在大语言模型推理场景中,KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术,但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术,结合原理、实践与案例,为开发者提供解决方案,还探讨了未来演进方向。

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忘掉大模型,微软实证:小模型才是Agentic AI的未来!

过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’,表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。

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