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深度之赌:从卧室上帝机器

文章讲述现代AI秘史,从Jeff Dean本科研究神经网络失误,Google Brain诞生;还有Hinton等深度学习先驱经历,如Hinton当实习生、AlexNet诞生等,也提及Google发展及未先发ChatGPT原因。

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Karpathy:写了20年代码,现在像作弊

Karpathy曾造词“vibe coding”,一年后弃用。他开源autoresearch项目,让AI Agent自主跑实验,自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”,认为工具虽变,但深度技术专长更重要。

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推荐:AI搜索增加链接展示,从谷歌people also askAI搜索;AI绘画从吉卜力Nano Banana增长方法论

文章推荐两篇内容。一是Google将在AI模式增加链接展示,访谈提及AI搜索是传统搜索迭代,核心SEO原则仍有效;二是复盘Remini借热点增长的DICE模型,含数据监测、敏捷创新、创意营销和数据验证。

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从“工具”“同事”——AI 时代的产品进化

在QCon 2026北京站,苏杰让AI数字分身演讲,探讨AI时代产品进化。从产品、组织和个人层面判断未来趋势,介绍产品新形态、创新方法,还提及组织和个人应对策略,分享用AI准备演讲的体验。

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ReAct范式深度解析:从理论LangGraph实践

文章深度解析ReAct范式,从理论出发,介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制,结合智能解决方案系统案例展示应用价值,还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。

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新的基础设施即代码工具“formae”瞄准了 Terraform

平台工程实验室于2025年10月22日推出开源基础设施即代码平台formae,试图解决现有工具的根本性限制。它有两种操作模式,能自动发现和编码现有基础设施,使用PKL语言,还面临成熟工具竞争。

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什么是芯片可测性设计(DFT)技术?

在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下,DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法,分功能和制造测试,有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术,能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。

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演讲生成黑科技,PresentAgent从文本演讲视频

联合团队提出 PresentAgent,能将长篇文档转化为带解说演示视频。采用模块化流程,还引入 PresentEval 评估框架。实验显示其接近人类表现,优于现有方案,展现了多模态智能体潜力。

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Grab 订阅平台从 SQS 和 Redis 切换 Temporal

Grab基于Temporal构建新的GrabUnlimited架构,增强用户体验,将订阅平台生产事件减少80%。原架构用SQS和Redis,随订阅者增多问题频出,新架构利用Temporal特性解决诸多难题。

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从BM25Multi-Vector:6种Embedding演进路线

文章介绍从BM25Multi - Vector的6种Embedding演进路线,涵盖Sparse、Dense等类型,分析其痛点、效果、案例及选型建议,还给出不同场景的方案选择和步骤。

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