「后端重构」共找到 2260 篇相关文章
卡帕西推荐的AI Coding指南:3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南,由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略,即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工,还分享实用小技巧。
百亿美金独角兽的 AI 革命:效率提升 10 倍,COO 和 CTO 联手,彻底改造工作流
本文介绍金融科技独角兽 Brex 的 AI 革命。其 AI 战略分四部分,CTO 和 COO 联手推进。公司把内部 AI 平台当产品,重构工作流,招聘转向通才,还给出工作流优先级标准,预计运营效率提 5 - 10 倍。
8B硬刚72B!MiniCPM-V 4.5技术报告正式出炉
行业首个具备“高刷”视频理解能力的多模态模型MiniCPM-V 4.5技术报告发布,提出三项关键技术,使模型在多任务达同级SOTA,8B参数规模超72B模型,推理快,开源后获社区好评。
推荐大模型来了?OneRec论文解读:端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展,推荐系统面临诸多问题,快手技术团队提出OneRec,以端到端生成式架构重构推荐系统全链路,在效果与成本上实现突破,已在快手双端服务用户,也有需完善之处。
亚马逊云科技 AI 助手终于来了,一出手就对标 Cowork
亚马逊云科技推出 AI 助手 Amazon Quick,对标 Claude Cowork。它是 AI 驱动的桌面办公助手,可通过自然语言完成多项办公任务,还能连接多种办公工具,在国内使用体验好,体现了 AI 办公从‘工具增强’走向‘流程重构’。
Anthropic最新论文:检测LLM内省意识的方法
Anthropic与MIT等研究表明,LLM能‘感知’被注入的steering vector,‘内省意识’在DPO等后训练阶段涌现。研究构建实验,发现内省能力行为稳健、检测非简单线性关联等,还揭示检测与识别机制不同及两阶段电路。
专访火思动力Kevin Ding:未来选择Agent,要看它过去三十天学会了什么|甲子光年
本文是对火思动力创始人Kevin Ding的专访。他指出当下Agent会工作但不会成长,而如今市场需求、技术条件和数据供给成熟,可开展持续学习。他还阐述了后训练、产品应用、商业化等方面观点。
啊?微博7800美元训的大模型,数学能力超了DeepSeek-R1
近日,微博发布自研开源大模型VibeThinker,15亿参数却在数学测试上击败6710亿参数的DeepSeek R1,后训练成本仅7800美元。其为AI产业带来新思考,还将推动微博AI应用发展。
向英伟达发起挑战的 AI 芯片初创公司,估值快五百亿了!
人工智能芯片初创企业 Groq 完成 7.5 亿美元融资,投后估值 69 亿美元。它试图打破英伟达垄断,产品是专用芯片,面向开发者与企业,成本低于竞品,创始人技术背景深厚,服务开发者数量增长快。
Meta刚刚开源DINOv3,横扫60+任务,无标注封神!
今天凌晨,Meta开源视觉大模型DINOv3,采用自我监督学习,无需标注数据。它在60多个视觉任务测试中表现出色,超越同类模型。还引入后处理优化策略,扩展应用场景,能适应多种部署环境。