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揭秘与评测 30K+ Star 的 Graphify:企业存量系统 AI 编码的"第二大脑"。
文章揭秘评测 30K+ Star 的 Graphify,它能将分散材料转为结构化知识图谱,助 AI 编程助手理解代码。介绍其使用方法、原理,经测试它能提升综合质量、降低探索成本,不过并非万能解药。
卖鞋厂转型做 AI 股价暴涨 582%,华尔街最不缺这种荒诞闹剧
4月初还在发布新品的鞋履品牌Allbirds,一周后宣布将业务重心转向人工智能计算基础设施。消息公布后,其股价一天内涨幅超582%。这种转型并非首例,背后是资本市场对热门概念的追逐。
使用 Claude Code:会话管理与 100 万 上下文
本文是 Claude Code 的产品使用指南,介绍了其新更新的 /usage 命令,阐述了上下文、压缩、衰减等概念,还给出会话管理建议,如何时开新会话、用回溯替代纠正等,助用户用好该工具。
OpenClaw不会蛋炒饭!Ropedia放出人类经验,机器人「教科书」来了
当LeCun和李飞飞各自拿下10亿美元押注世界模型时,一个更底层的问题浮出水面:谁来为Physical AI提供真正能用的数据?Ropedia给出的答案,不是更多视频,而是一部结构化的、来自真实世界的「经验百科全书」。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2,推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验,介绍架构、训练数据,对比四种做法,还提及评测、应用场景及结论。
模型声称会“脑补”,结果被论文打脸了?潜在空间想象竟是“摆设”!
多模态大模型中“潜在视觉推理”概念很火,研究者让模型在潜在空间“想象”。但清华和北交学者论文指出,潜在 Token 不关心输入、不影响输出、没信息量。作者提出 CapImagine 方案,效果远超潜在空间方法。
对话MossCode:估值1亿美金的AI运动手表,想给用户构建一套「个人运动能力Context」
AI智能运动穿戴赛道正火,MossCode获数千万元天使轮融资,估值达一亿美元。其创始团队背景强大,想打破运动行业「苦难叙事」,用AI理解个体差异,为用户打造更贴合需求的运动手表。
关于中美 AI 竞争的差距,我可能真的说错了
作者因读者反馈,意识到自己对中美AI竞争差距理解不全面。基模能力中国整体落后美国,但部分领域领先。模型能力提升难被多数用户感知,且中美在商业模式、模型开源等方面差异大。
录屏扒代码、截图改网页!Kimi K2.5把「视觉x代码」玩明白了
Moonshot AI推出最强Agentic模型Kimi K2.5,发布后热度起飞。它实现多功能一体化整合,具备设计审美,支持可视化编辑,推出编程工具Kimi Code。在多项测试中表现优异,还能在办公领域发挥作用,其智能体集群提升了效率。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译,介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛,支持 JIT 编译、多种架构,还说明了当前限制与未来计划。