「虚拟化技术」共找到 3549 篇相关文章
“双英”同框解释“算力联姻”:眼前的恩情未来的路
北京时间9月19日凌晨,英伟达黄仁勋与英特尔陈立武同屏直播,解释英伟达50亿美元入股英特尔事宜。双方将融合技术,构建AI计算基座,瞄准近500亿美元市场,投资也会影响产业竞争格局。
阿里,悄咪咪在海外上线全新 Agent Coding 产品
阿里在海外推出 Agent Coding 产品 Qoder,个人版免费试用。随着 LLM 技术发展,AI 辅助编码范式改变。Qoder 探索发挥 AI 潜力、解决开发挑战,有透明化等功能及增强上下文工程理念,还能自动选模型。
成本砍半!国产黑马攻破机器人「瘫痪」难题,大厂纷纷上车
深圳机器人产业生态优越,产业链完整。小象电动聚焦轴向磁通路线,实现技术突破,累计出货近7万台,进入华为等大厂供应链,完成超亿元融资,体现深圳产业链整体优势。
刚刚,Anthropic分享了构建Skills的最佳实践
Anthropic获300亿美元融资,估值达3800亿美元,发布《The Complete Guide to Building Skills for Claude》指南。介绍Claude Skills本质、与MCP关系、应用场景、技术实现、设计模式及测试迭代方法。
Open Responses 规范实现智能体式 LLM 工作流的统一
OpenAI发布Open Responses开放规范,获Hugging Face等支持,为智能体式AI工作流制定统一标准,减少API碎片化,支持多模态输入等,引发行业对厂商锁定和生态成熟度的讨论。
阿里开源SmartResume,简历解析无需手工
阿里在Hugging Face和ModelScope上开源智能简历解析系统SmartResume,能将多种格式简历转为结构化数据,分三阶段工作,性能优于基线方法,为HR和开发者提供工具。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0,基于MCP架构,降低技术门槛与学习成本,让科研专注创新。
突破通用领域推理的瓶颈!清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习(RLVR)应用范围局限,清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术,通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量,有领域无关等特点,相关代码等已开源。
还在复制粘贴提示词?Memory+Checkpointing 让你从"每次重头来"到"迭代越来越快"
文章介绍了Claude Code最佳实践地图,它将零散手动探索工程化,把关键模块整理成可导航路线图。核心功能包括三段编排、Subagents、Memory + Checkpointing,还给出不同场景方案及使用方法。
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。