「信任问题」共找到 3278 篇相关文章
别焦虑!不会用AI也不会被淘汰,工程师老哥实测各类工具:10倍生产力神话太夸张了
工程师科尔顿·沃奇实测Claude Code等AI开发工具后发现诸多问题,如难以理解大型代码库上下文、跟不上标准等。他认为‘10倍生产力’是神话,AI需工程师引导,大家不必因AI而焦虑。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
Agent群体智能来了!魔搭开源Agent自进化群体智能框架:群体记忆自动蒸馏与进化,8万+群体技能即取即用,智能体画像一键复用
个人或团队部署使用智能体面临状态易失、重复试错、迁移困难等痛点。魔搭ModelScope团队开源的Ultron框架,补上群体协作基础设施,解决经验沉淀、技能进化和画像共享问题,提升智能体协作效率。
创业者出海必读,3 万字讲清 AI 产品达人营销全流程
本文作者有服务超百家AI agent产品团队出海经验,全面阐述AI产品达人营销全流程。指出其能解决产品增长难题,介绍海外博主生态,涵盖前期准备、内容适配、执行环节要点,还提及AI在其中的作用,强调建立长期合作关系。
天下苦VAE久矣:阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE,带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG,结合自监督预训练与端到端微调,去除对VAE依赖,在训练效率和生成效果上有突破。
比Vibe Coding强100倍!字节 Trae 2.0 携“上下文工程”登场:一句话,从需求干到上线!
字节跳动的AI编程助手Trae发布2.0版本,新增SOLO模式,可实现从想法到应用的一站式交付。上下文工程领域热度攀升,该概念因Andrej Karpathy推动而爆火,Trae迭代快,已建立完整能力体系。
谷歌MCP Toolbox for Databases拆解:助你快速构建数据访问智能体的神器
企业Agent运行常需访问数据库,但会遇到工程问题。本文详解谷歌开源项目MCP Toolbox for Databases,介绍其概念、好处、使用方式,还展示安装、配置、启动过程及不同模式下使用方法,兼具安全管控与可观测性。
英伟达发现RL Scaling!创造力暴涨,做基座模型做不了的事!
过去学界争论强化学习(RL)对语言模型的作用,此前研究认为其效果有限。本文发现问题出在训练时间短,提出ProRL,让训练突破2000步以上,结果惊人,小模型也能有出色表现。
因果发现大模型迎来「理论破局」: DAG-FM 破解异质机制下的因果图识别与涌现难题 | GAIR Paper 116
浙大、清华与稳准智能联合发布因果发现大模型DAG - FM,解决了现有模型缺乏理论基础、易产生非法环路和显存爆炸问题。它在理论上证明因果图可识别,架构上避免环路,处理数据能力强,还将推进特定领域预训练。
Anthropic 的 Harness 哲学:把 Agent 当牲口,而非宠物
本文分享Anthropic最新两篇博客,介绍其将运维圈“宠物 vs 牲口”哲学用于AI Agent架构设计。旧架构如“宠物”易出问题,新架构脑手分离,把Harness做成可随时重启的“牲口”,降低延迟、提升安全,还提出信任框架。