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本文探讨通过整合 MSE Nacos、阿里云 KMS 及 Apache Druid 等技术组件,实现应用运行时数据库密码无损轮转。介绍敏感数据安全风险,详述方案流程、优势,还提及未来对接更多组件,支持多参数动态更新。
5w颗星!前Google工程师为Agent打造的设计系统
Anthropic的frontend - design是Claude首个广泛使用设计技能,Impeccable由此起步并扩充功能。它有一次设置流程、23条命令、59条确定性检测规则等,还给出反模式,介绍多种安装方式及使用方法。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex:工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施,纳入三类核心能力,解决底层系统问题,在效率和效果上有提升,受社区认可。
钉钉DeepResearch, 0.008元/1k Token击穿地板价
阿里为7.5亿钉钉用户推出Dingtalk - DeepResearch,解决企业办公AI化痛点。系统采用“三横一纵”架构,有多阶段强化学习等三种解法及DingAutoEvaluator纵向飞轮,实现模型自进化、自纠错。
游戏研发中的 AI 转型:网易多 Agent 系统与知识工程实践
本文整理自网易游戏高级技术经理林香鑫分享,其团队通过代码知识谱图构建、多 agent RAG 召回等技术打造超级助手,在多业务场景落地效果好。还介绍知识工程、多 Agent 赋能代码编写、AI 审查等实践及未来展望。
Meta发布Omnilingual ASR:支持1600+语言的开源语音识别系统
Meta发布全新自动语音识别系统Omnilingual ASR,支持超1600种语言,核心创新是零样本和少样本学习能力,降低小语种语音识别门槛。项目提供不同规模模型,安装调用简单,目前仅支持40秒内音频,数据集和项目均开源。
Agent下半场!比Prompt更重要的是「上下文工程」,Anthropic首次系统阐述
Anthropic发文章阐述上下文工程,指出构建语言模型重点正从提示工程转向上下文工程,探讨了其与提示工程区别、重要性,给出实践指导原则、新趋势及应对长时程任务策略。
硬核拆解 OpenClaw:如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统?【下】
本文延续上篇,继续拆解 OpenClaw 中 Agent 模块工程方法,涵盖安全与风险防御、记忆与状态管理、成本与效能优化、子 Agent 协作机制,介绍其方法并解读,指出企业场景需做取舍。
智普入局OCR! GLM-OCR 0.9B 也杀进来了~
OCR是上古任务,如今大模型纷纷入局,用1B以下小参数模型搅动解析市场。GLM-OCR能做文本识别等,采用三级架构,有两阶段流水线及训练机制创新,在多场景表现出色。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。