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工程知识引擎:Harness Engineering体系下的工程知识底座

现代软件开发中,AI编程智能体虽能写代码但难理解代码,缺乏工程约束与上下文支撑。为此构建工程知识引擎,整合多维数据源,有向量检索等六大能力,经评估可提升智能体效率与代码质量。

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让大模型上车:理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型

长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路,在相同延迟下降低端侧模型困惑度,压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律,打造硬件感知建模框架,找到精度与延迟最优解。

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MiniMax M2.5发布:硬刚 Claude Opus,一美元包断一小时的生产力

MiniMax M2.5发布,硬刚Claude Opus 4.6,以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色,速度快且成本低,背后是RL Scaling等技术支撑。

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前 Codex 大神倒戈实锤!吹爆 Claude Code:编程提速 5 倍,点破 OpenAl 死穴在上下文

OpenAI Codex 早期研发者 Calvin French - Owen 在播客中锐评代码智能体,偏爱 Claude Code,称其搭配 Opus 模型写代码速度提 5 倍。他强调上下文管理重要性,还对比了 Claude Code 与 Codex 产品理念差异。

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租了8张H100,他成功复现了DeepSeek的mHC,结果比官方报告更炸裂

元旦期间,DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC,结果比官方报告更优。文章介绍复现实验,对比mHC、HC和标准残差结构,揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。

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OpenAI、xAI打破硅谷铁律,AI人才年薪破亿成常态

硅谷的股权锁定期潜规则松动,OpenAI和xAI纷纷调整规则。Meta、Google等巨头不惜高薪挖人,人才争夺战激烈。这对稀缺人才是“零风险试用”,但多数职场人仍受规则约束,资本也无奈妥协。

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杨植麟带 Kimi 团队深夜回应:关于 K2 Thinking 爆火后的一切

上周,月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking,主打“模型即 Agent”,一上线便引发关注。今日凌晨,杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动,回应 K2 Thinking 一系列问题,还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。

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Paper2Page: 让每一篇论文都能“自己长出”一个项目主页

AI领域论文众多,研究者难让工作脱颖而出,精美项目主页很重要但制作繁琐。AutoPage是多智能体协作框架,能将论文一键转为项目主页,经三步协作,在速度、成本、质量等方面表现出色,代码已开源。

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翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司,公开第二篇论文

明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文,主题为“Modular Manifolds”,通过统一框架约束和优化网络不同层/模块,提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路,若应用于大模型,训练效率和稳定性将大幅提升。

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全流程国产GPU,上下文提速100倍!中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型

中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0,训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度,超长序列处理速度快,还开源7B模型,为类脑智能发展提供新思路。

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