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“老程序员”为啥不迷信 AI 带来的效率提升?聊聊 AI 编码的局限与现实

开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守,因现有开发模式下,AI编程效率提升有限。特定场景AI给力,但项目复杂时提升迅速下降,还分析了原因,最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。

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DeepSeek刚提到FP8,英伟达就把FP4精度推向预训练,更快、更便宜

DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计,引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化,将NVFP4策略拓展到预训练阶段,其方案能解决核心挑战,实验证明NVFP4在大规模训练中可行。

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仅看视频就能copy人类动作,宇树G1分分钟掌握100+,UC伯克利提出机器人训练新方式

UC伯克利团队研发出名为VideoMimic的新系统,能将视频动作迁移到真实机器人。它已让宇树G1模仿100多段人类动作,还能适应各种地形。其工作流程含视频转仿真、仿真训练策略策略迁移到实体机器人。

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北大团队提出 SHINE:将任意文本转化为大模型 LoRA,仅需一次前向传播!

北大团队提出全新超网络架构 SHINE,仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数,支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效,训练流程成熟,推理快速,为大模型持续学习提供新思路。

机器之心
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跳过“逐字生成”!蚂蚁集团赵俊博:扩散模型让我们能直接修改Token | MEET2026

在量子位MEET2026智能未来大会上,蚂蚁集团赵俊博称扩散架构能直接修改控制token,理论上速度更快、成本更低。他团队押注扩散架构,近期开源千亿规模LLaDA 2.0。该领域虽处早期,但发展快,吸引众多巨头和初创公司布局。

量子位
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超越Claude 3.5和o1!8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭

近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时,能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法,在ARC和BBH数据集上性能显著提升,超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。

新智元
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基于大模型的领域场景开发:从单智能体到多智能体的React框架设计与实现

作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段,现设计架构升级,选用层级指挥模式的React框架,实现单智能体对工具调用的反思规划,后续还将迭代实现多智能体协作,同时提及技术选型、系统架构等内容。

阿里云开发者
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刚刚!北大校友Lilian Weng最新博客来了:Why We Think

北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算的研究进展,探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略,还提及多种提升生成质量的策略,如并行采样与序列修订,以及强化学习提升推理能力等内容。

机器之心
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蚂蚁·安诊儿医疗大模型:正式开源并登顶权威医疗榜单

近日,蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构,经深度训练,是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色,有三阶段训练流程,架构高效、推理快,已开源助力行业发展。

新智元
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牛芯基于UB协议,以IP筑牢生态根基

本文围绕牛芯半导体在UB协议生态中的IP布局展开。UB协议填补国内空白、打破国外垄断,牛芯的PHY IP等取得进展。还介绍其设计理念、架构优势等,如对等架构、单边语义等,以及在内存池、拥塞控制等方面的应用,助力开放算力生态。

芯师爷