搜索：可观测性数据

「可观测性数据」共找到 5992 篇相关文章

王兴兴回应比赛风波：挣到钱了，但现在的机器人别指望它能干活

2025北京智源大会上，宇树科技王兴兴、北京人形机器人创新中心熊友军等围绕具身智能探讨。提到机器人赛事能展示成果、促进行业发展；对机器人构型看法不一；还探讨了VLA泛化性等问题。

AI模型用于工业异常检测获新SOTA，相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff，实验显示其性能更优。

本文围绕开发者是否应使用AI辅助编程展开讨论。支持者认为大模型能提升效率，解决琐碎问题；反对者则质疑其可靠性。文中还分析了大模型在编程中的优缺点，如能生成代码但也有幻觉等问题，并反驳了一些反对观点。

在深度学习领域，经典 ReLU 函数因简洁性等优势受青睐，但有「死亡 ReLU 问题」。德国吕贝克大学等机构研究者引入 SUGAR 方法，不牺牲 ReLU 优势解决该问题，还设计 B - SiLU、NeLU 函数，实验显示性能提升显著。

本文用通俗易懂方式帮读者理解LLM、Transformer、Prompt等基本概念，介绍大模型API使用，如温度参数、角色设定等，还提及Function Calling、Agent、MCP等内容，并对AI未来发展作出假想。

美团推出零代码应用生成工具NoCode，类似V0&Bolt。它功能强大，能生成复杂网页应用，支持提示词生成、自动优化、快速部署等，还自带数据库服务，免费且无需邀请，为国内Vibe Coding带来曙光。

本文是从零训练 YOLOv8 模型的完整实录，介绍了 YOLOv8 特点，以“识别猫”为例，详述训练步骤，指出训练难点，还推荐学习资源与工具，鼓励前端程序员尝试做 AI 模型训练。

文章介绍Dify这一开源大模型应用开发平台，指出其工作流存在无定时调度和监控报警、执行记录过多致性能差等痛点。给出Dify Schedule和XXL - JOB两种集成Dify工作流方案，并分析各自优缺点。

资深科技记者Karen Hao新书《Empire of AI》出版，496页巨著撕开OpenAI真实面貌。书中把其比作殖民帝国，揭露生成式AI繁荣背后隐形成本，还记录其从理想到现实转变、GPT - 3背后故事及2023年董事会政变等。

浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。