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警报拉满,10k star , QuantDinger,赚钱可能就是这么简单!!!!
量化交易常存在研究、策略、回测和实盘间“失忆”问题。QuantDinger将量化流程形成闭环,是Open - source AI Trading OS,有研究、策略管理等四大核心能力,介绍了使用方法、适用人群。
7.3K Star!用 Orca 组建 AI 舰队:让 Claude Code 和 Codex 同时开工!
Claude Code 大火后,多家大厂推出自家 Code CLI,多终端操作上下文切换成本高。Orca 是开源 AI 编排器,可让多个 AI 编程助手并行工作,集中查看结果,有并行工作区、统一管理界面等亮点。
乐鑫开源首个「物联网设备Agent框架」,Claw的风终于吹到硬件上
乐鑫开源首个物联网设备Agent框架ESP - Claw,用C语言重写。它核心理念是对话即创作,可让用户通过聊天定义硬件行为。具备运行效率高、内存占用低等特点,还有多种功能及良好的生态适配性。
这个 Agent Team,终于不是"角色扮演"了
作者测试了 MiniMax 新出的 Agent Team,通过深度研究公司、整理会议逐字稿、做直播数据分析三个测试,展现其优势。指出 Agent Team 核心是对抗式质量门禁,是复杂任务兜底系统,而非简单 prompt 编排。
Claude Code发布Agent View,多任务流的ADHD患者有救了
Claude Code发布Agent View,它像给Claude Code的tmux,能将多个Claude会话状态分类展示,帮用户分配注意力。它把Anthropic内部工作流产品化,有会话与窗口解绑、工作树隔离等设计。
在 RDS PostgreSQL 中实现 RaBitQ 量化
本文介绍在阿里云 RDS PostgreSQL 上,pgvector 能力进一步增强,引入 RaBitQ 量化提升其在大规模向量场景下的表现。分析了 pgvector 面临的挑战,阐述 RaBitQ 原理、优势,给出性能测试结果及快速上手的 SQL 操作。
AI 成为主流负载后,数据基础设施将如何演进?
随着AI应用爆发式增长,数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’,从场景和能力两方面阐述演进方向,以响应AI时代数据基础设施变化。
当数据库的主要用户不再是人类:我们在 AI Agent 场景下的架构实践与思考
文章分享了服务 AI 公司时在 Agent 场景下数据库架构的实践与思考。介绍 Agent 工作负载特征,通过三个案例说明数据库面临的挑战及解法,还提到新需求催生开源项目 mem9,并给出实践教训,指出 AI 时代数据基建重要性。
不增加人手,项目效率飙升45%,OpenAI公开了一套AI实战经验
OpenAI公开基于大语言模型和专属Skill包的开源仓库维护方法论,将重复工作自动化,使项目代码合并吞吐量飙升45%。该方法由AGENTS.md、Skill包和GitHub Actions构成,还涉及任务分配、验证策略等。