「腾讯广告算法大赛」共找到 1038 篇相关文章
AI编程上瘾指南,一天不用浑身难受
本文是腾讯程序员近2个月AI编程经验总结。介绍了AI编程战略价值、研发范式转变,以CodeBuddy为核心的编程方法,AI×SDLC方法论,通过三大场景实践展示其应用,并分析边界局限,最后强调组织人才发展重要性。
1B参数,0.21秒识别,0.3%错字率:混元OCR拿下7项SOTA
腾讯开源模型 HunyuanOCR 在权威榜单 OmniDocBench 上霸榜,虽仅 1B 参数,却在 7 项任务击败众多大模型。它解决传统 OCR 流水线及通用大模型痛点,通过独特架构和训练方法实现高效准确识别。
Harness Engineering:AI 能在真正"出事会炸"的后端系统里写代码吗?
文章围绕AI能否在后端系统写代码展开,以腾讯CDN LEGO项目为例,介绍了项目背景与挑战,通过nonstop项目探测AI编码能力,分析AI Coding易翻车的问题及根因,构建Harness Engineering架构并实践,最终效率提升20%。
大模型推理也能“智能调度”:让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型(GRM)推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架,将模型不确定性定义为调度信号,按需推理。文章从多维度解读该框架,并展示实验评估结果。
阿里云客服Agent业务提效实践:灵活可控的落地方法论
阿里云算法专家姜剑介绍了“阿里云服务领域 Agent 平台”及业务提效方法论。阐述 Agent 技术本质、模式,分析其给客服领域带来的价值,指出阿里云客服痛点,提出解决设计问题的方法,展示平台设计与落地成果。
AI+ Kuikly:7.5小时落地三端「多模态聊天 App」实战
腾讯开源的高性能跨端框架 Kuikly,搭配 AI 开发,仅用 7.5 小时交付一套支持 Android、iOS、鸿蒙三端的 AI 聊天 App。介绍了开发过程,包括环境准备、需求分析、编码实现、集成自测、迭代优化和验收复盘,展示了“AI + Kuikly”的高效。
DeepSeek 模型技术之旅:从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进,对比了基座与推理模型,介绍了架构、训练方法变化,如 V3.2 结合 MLA 与 DSA,更新奖励和 GRPO 算法,还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战,如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用,对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
AI 狂潮中,电子业破局:国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑,传统芯片技术升级遇阻,先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新,分析其对算力需求的影响,指出高性能算力芯需求仍高,先进封装能释放芯片性能,国产有望突破。
末日来临,会古法编程的我成了救世主
文章介绍网络小说《AI 编程末日,只有我会古法编程》,讲述 2038 年超级 AI 接管代码生产后自毁,全球瘫痪,前腾讯工程师凭手写代码拯救世界。还探讨作者身份,分析不同阶段程序员对 AI 的焦虑,指出小说预言正成现实。