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黄仁勋:芯片公司的时代已经结束了,现在是 AI 工厂的时代
Lex Fridman 采访黄仁勋,黄仁勋谈对 AI 行业理解,认为 AI 是工业产品,NVIDIA 像建 AI 工厂。还提及算力是智能扩展关键,计算从检索转向生成,Token 细分市场,以及公司组织、架构、开源等多方面观点。
Harness Engineering?不过是把工程常识换个名字
Chayenne Zhao 发文炮轰 harness 概念,认为它只是工程常识换个名字。她以 SGLang 社区构建多智能体系统为例,阐述解决问题的方案和关键决策,还指出真正驱动改进是环境层面,而非模型。
业务逻辑的“坍塌”:当应用层只剩下胶水代码,在 AI Agent 时代,我们该构建什么
作者梳理从“怀疑AI”到“理解并驾驭AI”的心路,探讨LLM不确定性、AI开发概念,手搓Agent示例介绍开发关键点,分析LangChain价值,思考混合架构,还从性能视角看LLM,回顾其关键跃迁。
「必读」新鲜出炉,全都看过来:Claude code团队内部skill构建踩坑经验大全来了
Claude code团队成员Thariq分享内部构建Skills经验。介绍Skills类型,如库和API参考、产品验证等;给出制作技巧,像聚焦关键信息、建立“常见坑”专区等;还提及分发、管理、组合及衡量效果的方法。
在AI社会抓「内鬼」?上海AI Lab推出首个多智能体极端事件解释框架
2023年起多智能体系统成人类社会数字镜像,但复杂系统会自发涌现极端事件。上海AI Lab等团队推出解释框架,用沙普利值拆解风险,发现极端事件五大演化规律,还能提前防控风险。
对话 Roto:让视频实时可交互、足够个性化,我们要做 AI 时代的 Netflix
Roto定位是全球首个互动开放世界视频平台。创始人David Xu曾就职独角兽企业,涉足多模态生成。团队经多次方向调整,决定大胆探索极致创新。目前产品技术不成熟,但已探索新内容形式,还将在广告实现商业闭环。
大模型Agent的核心还是prompt? 目前有什么挑战?
文章指出大模型Agent核心并非Prompt,而是工程化架构设计、工作流编排与数据闭环。介绍Flow Engineering等概念及工具,分析规划、记忆、工具使用要点,还谈及开发面临的延迟、稳定等挑战,并给出应对建议。
Clawdbot 深度拆解: 7 个问题看懂它。
近日,AI技术圈焦点是开源项目Clawdbot(已改名Moltbot)。它是“全天候Jarvis”,GitHub星标超8万。本文深度拆解,介绍其概念、对比同类、分析独特魅力、创意场景、安装配置、运行原理及面临的挑战。
骗过所有人!这首燃炸了的「女团神曲」,竟是AI直出
2026开年,AI冲击艺术领域。昆仑天工的Mureka V8改写AI音乐规则,超越Suno V5,跨越“像音乐”到“是音乐”的鸿沟。它引入MusiCoT技术,还配套Studio、API等,定义“好的AI音乐”新品类。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十二】|位置嵌入 - 给模型装上"GPS"
文章指出Transformer对词顺序不敏感,引出位置嵌入概念。介绍经典的函数编码、可学习位置嵌入法及新主流RoPE,还提及为让模型处理长文本,在RoPE基础上用PI和YaRN等扩窗技巧。