「深度主动优化」共找到 2044 篇相关文章
Agent+Code,打开AI开发新范式
当下企业级AI叙事逻辑转变,传统AI应用有瓶颈。京东云在JDD 2025大会提出“深度应用”理念,推出“Agent+Code”新范式,其包含JoyAgent 3.0和JoyCode 2.0,还通过开源引领行业创新。
YOLO26(极速目标检测) + SAM3(精准掩码生成) 搭建一套实用的流水线
文章介绍用 YOLO26 极速目标检测和 SAM3 精准掩码生成搭建流水线。阐述二者原理,给出环境配置、实战代码,分析结果,还介绍进阶优化技巧和常见问题解决方案,适合实时应用场景。
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。
独家丨前毫末智行CEO顾维灏创业,成立机器人新公司
AI科技评论独家消息,前毫末智行CEO顾维灏成立「紫星勤行」,布局酒店服务机器人赛道。他是老百度人,曾深度参与百度Apollo项目,毫末智行曾获多轮融资,现他在新赛道寻可能。
当云计算开始在硅谷“造星”,一场自我革命开始了
亚马逊云科技在2025 re:Invent大会尽显号召力,新锐Decart AI、TwelveLabs等借其技术蹿红,苹果也分享成果。它还进行自我革命,优化性能,构建生态,其中国行也即将开启。
抛弃“级联”架构!快手OneRec用大模型重构推荐系统,服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈,快手用OneRec重构推荐链路,服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计,还提及优化及多模态联合训练方向。
告别黑箱解释!首个潜变量自动解释框架 | CIKM'25
深度生成模型内部运作如「黑箱」,潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架,经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步,为潜变量生成易懂解释,提升模型解释质量与可靠性。
打车像点单?实测滴滴AI助手,打车也能“私人订制”了
实测滴滴新上线智能体小滴,它改变打车逻辑,可主动挑车,还能满足个性需求。同时,相关MCP服务上线,开发者可接入。AI重塑打车体验,让出行更美好,多方受益。
仅凭一篇博客,他成功入职OpenAI!核心技术或用于GPT-5训练
Keller Jordan设计Muon优化器并公开研究进展,引OpenAI和xAI关注,最终加入OpenAI。Muon性能卓越,或用于GPT - 5训练,其故事暗示传统论文模式在AI领域或已落伍。
昇腾+鲲鹏联手上大招!华为爆改MoE训练,吞吐再飙升20%,内存省70%
最近华为在MoE训练系统给出算子和内存优化新方案,三大核心算子全面提速,系统吞吐再提20%,Selective R/S实现内存节省70%,为大规模MoE模型训练扫清障碍。