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17000字Claude 系统提示启示:Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词,认为目前问题解决策略多靠人工写入,理想情况应通过该学习产生,这也引出诸多待明确细节和新问题。
Clawdbot火了,Anthropic急了,Claude Code连夜更新了Agent任务系统。
Claude Code更新Tasks系统,将原TODO系统升级,任务可借助文件系统持久化,实现进度同步。Task变为依赖图,有阻塞关系,还能让多个Agent分工协作,任务状态存本地文件,方便查看。
入局AI Infra:程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统,系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战,如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架,还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
深度拆解,硬核解构,揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍
文章深度拆解 vLLM 推理系统,介绍其核心组件和高级特性,包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等,还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容,助力读者理解推理引擎工作原理。
Tailwind CSS 的核心设计师彻底抛弃 Figma,把Claude Code 变为主力设计工具
Tailwind CSS 核心设计师 Steve Schoger 用 Claude Code 做设计一个月,体验惊艳。他复盘了用其构建营销网站过程,还总结出设计细节处理方法,此外他正参与开发 UI.sh 工具。
当AI开始设计芯片
英国XMOS芯片设计公司正研发GenAI工具,能用自然语言提示配置Xcore处理器硬件特性。这不仅能重塑芯片设计流程,让不同背景的人参与设计,还推动商业模式从卖硬件转向卖确定性,挖掘芯片“时间价值”。
AI热点选品:当推荐系统遇上“热点”,我们需要一场变革
文章指出当下推荐系统追踪热点滞后,存在时效、解码、迭代困境。为此启动热点AI选品项目,构建自动化热点响应系统,经多环节处理输出优质候选集,还介绍成果、后续优化方向及AIGC图像生成方案。
【教程】一口气教你用AI做出被数千名用户夸夸的UI设计
作者分享用AI做UI设计经验,先介绍用Claude Code等工具做出‘还可以’设计的方法,又阐述从‘还可以’到‘被用户夸’的关键是定制图标,还给出具体工作流及方法有效的原因。
上手“设计界的Manus”,朱啸虎点赞,Lovart这波魔法破圈了丨TIP 002
国产出海产品Lovart被称为“设计界的Manus”,获朱啸虎点赞。它是设计领域首个Agent,能用自然语言驱动生成多模态视觉作品,可生成VI体系、短片等,适合文创领域,还能人工编辑,调用多模型。
从「找视频」到「产视频」:快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation(RaG),把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」,已在快手大规模广告系统中部署,带来广告收入提升。