「AI 模型构建」共找到 14103 篇相关文章
PyTorch之父闪电离职，AI半壁江山集体致敬！
PyTorch创始人之一Soumith Chintala官宣11月17日离职Meta，原因是不想一辈子搞PyTorch，且项目在他休假回来后无需他也运转良好。AI圈众多大牛纷纷送上祝福，他坚信PyTorch未来会更好。
国内“内卷”没用，企业怎么靠AI出海获利？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨中国技术出海破局增长。嘉宾认为企业要判断国内经验能否迁移海外，还分享出海成功案例，给出战略选择建议，如先欧美后国内等，还提及验证产品的关键指标。
构建 Claude Code 的经验：我们如何使用 Skills
本文来自Anthropic内部团队，总结构建Claude Code使用Skills的经验。介绍Skills类型，如库与API参考、产品验证等；给出编写技巧，涵盖避免说废话、建踩坑点章节等；还提及分发、管理及衡量效果的方法。
Anthropic：我们如何构建多智能体研究系统
Anthropic分享构建多智能体研究系统的经验，该系统用多个Claude智能体探索复杂主题。介绍了多智能体系统优势、架构、提示工程、评估方法，也提及生产环境的挑战，此系统处理开放式研究任务价值大。
vLLM 新特性：批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能，解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致，技术实现含三部分，虽有性能开销但换来了结果确定性。
MIT黑客松冠军让AI控制了人的手，被全网传成“AI夺舍人体”，我们和当事人聊了聊
2026年3月MIT黑客松上，六个学生用Claude API等拼出Human Operator系统，能通过电刺激让手指按琴键，拿下冠军。项目走红后传播失控，团队成员吴雨潼谈技术、体验及应用前景，称距产品化尚远。
AI引发K型分化：Gemini 3 加剧技术劳动力分化，判断力为王，基础岗位将被AI完全替代，程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3，依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式，在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移，重构软件工程工作流，赋能白领但带来隐患，还冲击劳动力市场，提升软件掌握门槛。
华南理工开源小智AI硬件后端服务，支持MCP。
华南理工大学刘思源教授团队研发开源后端服务项目 xiaozhi-esp32-server，基于人机共生智能理论，为 xiaozhi-esp32 硬件提供支持，采用多语言实现，支持 MCP 接入等功能，适配多配置方案。
Skills vs MCP，谁才是「大模型的 HTTP 时刻」？
近期，Anthropic新推Claude Skills获好评，而MCP协议一周年却很寂静。文章探讨MCP定位、适用边界及潜在价值，分析其与Claude Skills的关系，指出MCP生态现状及适用业务场景。
RPA已死，微软Playwright MCP开启AI自动化革命
文章指出RPA已落后，微软Playwright MCP开启AI自动化革命。对比传统RPA与Agent+Playwright MCP方式差异，介绍Playwright MCP优势，还给出15分钟上手步骤及多个使用案例。