「系统级优化」共找到 3448 篇相关文章
AI × 老旧系统：Vibe Coding 构建 AI 迁移工具，实现 10x 端到端智能迁移
文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工，AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法，还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用，最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
YC CEO把自己第二大脑系统开源了：专供OpenClaw与Hermes，全息记忆打造迷你AGI
YC总裁Garry Tan开源第二大脑系统GBrain，可让AI agent拥有持续成长的知识库。它将各类信息汇入可检索知识库，每轮对话让agent更聪明，适用于OpenClaw和Hermes Agent，有多种使用路径。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
Claude Design开源版本来了!支持超过 71 套最顶级的品牌设计系统，可以直接复刻，构建属于你的顶级网页!
Anthropic的Claude Design闭源，Open Design是其开源替代品。它支持超71套顶级品牌设计系统，可直接复刻构建网页，还支持多种coding agent，有完整提问机制，确保产出符合需求。
我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。
作者实测智谱发布的GLM - 5后，用其开发出Rust版Agent系统并开源。还对比GLM - 5与Kimi 2.5、Opus 4.6，认为GLM - 5写后端能力强，让普通开发者也能用高级架构能力。
中英双语、29项第一、像素级理解：360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型，在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图，中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法，还在多业务落地并开放API。
10w人看过的龙虾量化系统，评论区骂最多的问题，我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+，评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris，它是统一数据接口平台，使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法，还测试其在其他领域的能力，认为它是AI时代的数据基础设施。