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Agent时代,为什么多模态数据湖是必选项?

AI时代,数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖,因其能处理多模态数据,唤醒沉睡数据,驱动业务,还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南,其多模态数据湖已在多行业落地。

机器之心
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先说个暴论:不懂代码的人,才最喜欢 Vibe Coding。

文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding,还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法,提及AI IDE采纳率问题,认为实际项目中NES可控度更高。

探索AGI
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AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。

InfoQ
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国产物理AI黑马杀出!超越GPT与斯坦福Biomni,狂揽生物制造SOTA

恩和科技发布全球首个面向生物制造的物理人工智能平台 SAION AI,打破大模型只能虚拟辅助的刻板印象。它有认知、控制与闭环执行三层架构,在多项测试中表现领先,具备多方面核心优势,推动生物制造进入智能工程时代。

新智元
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AI 基础知识从-1到0.1:带你走进机器学习的世界

文章沿着AI发展脉络,从Seq2Seq到GPT模型,深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念,涵盖人工智能、机器学习等定义,还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容,最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。

阿里云开发者
新闻资讯8

伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!

伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。

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软件的新玩法:如何 Fork 一个技能库|AGIX PM Notes

文章围绕软件新玩法展开,指出软件正从面向人向面向机器转变,Claude Skills 代表新范式,软件或消解为面向 LLM 的 skill.md 文件。还涵盖市场总结、AI 动态及 ETF 知识等内容。

海外独角兽
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为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词?

现在很多人觉得模型强大,提示词工程没必要,但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例,介绍迭代创作过程,指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。

宝玉AI
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AI算力大战打到太空!英伟达前脚H100入轨,谷歌TPU后脚上天,中国玩家笑而不语

英伟达和谷歌在太空算力布局上竞争激烈,英伟达H100已入轨,谷歌TPU预计2027年初上天,二者都想建吉瓦级数据中心。太空部署有成本、散热等优势,但也有工程挑战,而中国之江实验室星座已商用。

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Unsloth发布Qwen3-VL本地运行和微调指南,修复隐藏bug

Unsloth团队修复Qwen3-VL系列模型聊天模板语法问题,重新上传GGUF量化文件,使模型可本地稳定运行。介绍了不同规格模型硬件需求、表现,给出部署步骤、参数差异,还展示多模态能力测试,提供多种格式模型及微调工具。

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