「感知 - 驱动算法」共找到 1422 篇相关文章
华为升级行业Agent算法架构!MindScale自己写prompt和工作流,KV Cache减少5.7倍token
华为诺亚方舟实验室更新面向行业应用的算法包MindScale,融合算法创新与业务实践经验。它梳理了Agent时代技术挑战,给出技术论文与昇腾代码,应对工作流维护等难题,还提升训推效率、适配国产硬件。
刚刚,马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法!专家:ROI 过低,其它平台不一定跟
马斯克时隔近三年再次开源X推荐算法,该算法基于Grok,采用端到端学习预测用户兴趣。不过有争议认为这或是因现实压力。专家称其ROI低,其他平台不一定跟进,且此次开源对学术研究价值不大。
AI驱动的卡片笔记项目
Blinko是AI驱动的卡片笔记项目,方便快速捕捉和组织灵感。有AI增强笔记检索、数据所有权保障等特性,支持多平台,还具备离线语音识别功能,支持多种AI模型,是开源项目。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开,指出当前大模型训练不充分,介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等,工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等,以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
规范驱动开发:瀑布模型回潮
规范驱动开发(SDD)重拾编码前写大量文档理念,虽为AI编程提供框架,但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求,指出SDD存在诸多不足。
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台,能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力,具备面向交易的深度研究等功能,还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
规范驱动开发:让架构变得可执行
文章介绍规范驱动开发(SDD),它是软件架构重大转变,以可执行规范为核心,构建五层执行模型,反转传统架构关系,强调漂移检测,明确人机分工,具备五项核心能力,但采用时也面临多种权衡。
刷屏的SBTI,底层算法有点东西…
近期SBTI人格测试爆火,它出自B站UP主Q肉儿串儿,初衷是劝朋友戒酒。经分析,它大概率是“人工主导+AI辅助”的产物,技术架构简单,算法逻辑是答题拆维度、分数归档、模板匹配。此外,还有大神网友推出MBAI版测试题。
综述:LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐,而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入,其发展专业化,需多智能体协同,有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率,对比四种主流量化方法,重点实验PTQ和Output QAT,还测试非对称量化,给出实验结果与结论。