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前端工程化演进之路:从手工作坊到AI驱动的智能化开发

本文回顾前端开发从jQuery到AI的变革,剖析工程化演进、性能优化进化,展示AI与前端深度融合新范式。还预测未来趋势,为开发者提供成长路径指导,强调工程化、性能优化、AI应用及持续学习的重要性。

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通用LLM压缩算法,居然藏视频编码里!2.5bit实现4bit性能,硬件无缝支持

LLM.265研究发现,视频编码器是高效的大模型张量编码器,现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量,还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。

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登顶TPC-C!数据库分布式扩展技术揭秘

阿里云PolarDB云原生数据库以超原记录2.5倍性能登顶TPC - C基准测试排行榜。本文揭秘PolarDB MySQL版多主集群(Limitless)架构与核心技术,还介绍高可用机制、性能测试结果,最后提及轻量版和列存索引应用。

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“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1:借鉴人类运动学习机制|中国科学院磐石研发团队

中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器,融合神经与符号规划系统优势,借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制,在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1,已加入“磐石·科学基础大模型”。

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编程超越 Gemini 3 Pro?GLM-5 性能实测对齐 Opus 4.6,智谱市值突破1700亿港元

临近春节,智谱AI发布最新旗舰大模型GLM-5,其代码和智能体能力表现出色,在多方面逼近Claude Opus 4.5,性能超Gemini 3 Pro。该模型已开源,依托国产芯片部署,不过受算力限制,将逐步向用户开放。

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基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel

作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现,其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel,介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术,如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。

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“我可能不再建议学计算机”!图灵奖得主炮轰半个行业,并断言:AI Agent最后全是数据库问题

图灵奖得主 Mike Stonebraker 在访谈中称,若重新开始,不确定是否建议 18 岁的人学计算机,他认为计算机科学未来或不再是增长型行业。他还炮轰 Oracle、Google、AWS 等公司的数据库方案,对 AI Agent、大模型写 SQL 等发表看法。

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Attention真的可靠吗?上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题

上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题,提出无需重训的去偏方法,在多模型、策略及基准上验证有效性,为多模态模型部署提供新思路。

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突破Claude-4编程上限!自进化Agent框架拿下新SOTA,底模越好性能越高,已开源

中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架,突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程,在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA,已开源。

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杀疯了!单卡4090跑通全量微调,面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂

面壁智能推出MiniCPM-V 4.6,参数约1B,性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品,靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新,有工业验证,对开发者和普通用户意义大。

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