「大模型开发」共找到 10200 篇相关文章
“连我也要被GPT-5踹了!”Altman再发暴论:写款软件就花7毛钱,大批高级程序员岗也说没就没
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在播客和会议上谈 GPT - 5,称其“几乎所有方面比人类聪明”,还预言 AI 对就业、医疗等领域影响大,也指出 AI 有欺诈等风险,强调其发展不确定性。
这些关于研发提效的深度实践分享,值得每一位开发者关注 | AICon
6月27 - 28日AICon北京站上,多位大厂技术大牛将分享“AI赋能研发提效”经验。如丁宇介绍AI编程范式革新,张乐分享腾讯代码智能化实践,还有同程、百度、网易游戏相关人员分享研发提效经验。
我拥有了超能力!Meta最牛文科生让3个AI互掐,竟造出1人技术部
Meta产品经理Zevi Arnovitz零技术基础,借助Cursor和Claude治愈代码恐惧。他分享经历,用管理团队方式管理AI,建立开发流,还让AI互审代码。AI正让普通人构建未来,职场需全能构建者。
刚刚,Cursor又分享了数百Agent并发协作的最佳实践
Cursor分享数百Agent并发协作最佳实践,讲述单个Agent局限,介绍从多方面探索协同方法,如规划者与执行者分工,还展示多个实验成果,总结模型选择等经验,指出多智能体协同仍待优化。
Chiplet(芯粒) —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限,Chiplet技术应运而生,它将大芯片拆分成小芯片,通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高,应用场景多元,但面临热管理、测试和标准统一等挑战,未来发展前景广阔。
99%的AI产品都没有真正的护城河,初创产品需要做好「细分场景+生态协同」 | 对话AI播客工具Podwise
量子位智库对话Podwise创始团队,探讨AI播客工具发展。团队分享Podwise目标用户、场景、优势,如转录准、能识别声纹等。还谈及产品开发、付费、用户增长等策略,强调做好细分场景与生态协同。
哈佛CS博士月入4000,抢GPU搞科研!硅谷百万年薪挖人,学界疯狂逃离
AI人才大战使学术界陷入危机,博士生津贴低、抢显卡搞科研,面对硅谷百万年薪和大厂千亿算力投入诱惑,加速流向产业。教授担心学生跳槽,高校补救难,产业还推出“折中方案”,学术界考验才刚开始。
AI生成苹果Metal内核,PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示,AI能自动生成苹果芯片Metal内核,使PyTorch推理速度提升87%,在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高,不过研究对比方式遭质疑。
从需求到研发全自动:如何基于Multi-Agent架构打造AI前端工程师
本文介绍蚂蚁消金前端团队打造的Multi - Agent智能体平台“天工万象”。阐述其技术实践,对比多Agent与统一型Agent、ReAct范式与固定工作流优劣,还介绍专业智能体建设,分享开发中的思考与经验。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写,详细梳理英伟达产品体系和命名规则,涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等,介绍各层级产品特性,还提及通信技术、开发框架CUDA,助读者清晰了解英伟达产品。