「动态结构化知识流」共找到 1313 篇相关文章
组织也能fork？Karpathy提出"代码即公司"
Karpathy提出“代码即公司”观点，认为AI驱动的组织可像代码仓库一样被复制、修改、迭代。传统组织因“制度性知识”难以fork，AI能将隐性知识显性化。交易公司或成首个被fork的组织类型，管理协调是核心竞争力。
不止萌兔蹦迪！狸花猫竖中指，吃奶婴儿开飞机，魔性AI视频让人停不下来
AI正席卷短视频，从“兔子蹦床”到“婴儿开飞机”，魔性剧情吸睛又迷惑，背后是算法驱动的流量生意。虚假内容泛滥，4大YouTube频道已全面AI化，“AI垃圾”或已暗中攻占人类心智，是时候普及“AI防诈”知识了。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（三）——Swizzle<B, M, S>模板参数的取值
文章以(8, 32):(32, 1)为例，探索确定Swizzle<B, M, S>中M、S和B参数的方法。指出M、S与PTX指令及共享内存多Bank结构相关，B用于指定Swizzle行数避免bank conflict，还给出不同Layout的参数取值。
豆包的新身份曝光：在国际艺术展当起了“AI讲解员”
文章讲述作者在浦东美术馆「AI与艺术」豆包讲解体验日活动的经历，实测豆包作为AI讲解员的业务水平，如筛重点、实时讲解、补知识，还揭秘其靠豆包大模型1.8的多模态处理等能力任职。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
Loop Engineering，4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题，设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环，从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好，还指出优化循环结构收益渐增。
HF日趋榜一！真端到端模型AutoDeco终结手动调参解码
大语言模型手动调参解码繁琐，腾讯AI Lab王琰团队联合港中大（深圳）唐晓莹教授团队推出AutoDeco架构，通过创新训练策略让模型动态预测解码参数，在多模型实验中表现出色且已开源。
用中等难度prompt做高效post training
近年来，RL后训练在LLM发展中至关重要，但传统方法效率低。本文提出PCL轻量级算法，通过动态选中等难度提示提升LLM后训练效率，经多基准实验验证其优越性，也指出方法局限与未来方向。
用嘴聊出来了一个 APP：实测「码上飞」语音开发有多离谱
本文实测「码上飞」AI 开发平台，它让用户用对话或语音描述需求，AI 就能做出应用。测试了美甲预约、AI 生图、私域自媒体知识付费小程序三个场景，它表现出色，大幅压缩开发成本，助普通人跨过技术门槛。
Qoder @database功能上线！自动关联数据库 Schema，后端 AI Coding 效率拉满
Qoder JetBrains插件上线@database功能，将数据库能力内置为核心上下文，可一键让AI结合真实业务表结构处理SQL编写等任务。它是JetBrains上唯一深度支持“数据库原生感知”的AI Coding插件，还介绍了使用方法、场景及注意事项。