「前后端融合」共找到 1175 篇相关文章
翁荔最新博客:我们可能高估了模型,却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’,并梳理其演进路线,也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws:AI行业最信赖的公式,没有那么可靠
6月24日,前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文,对缩放定律进行系统梳理,指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱,还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中,Kafka、Iceberg开放表格式与对象存储组合成流数据入湖重要方向。传统ETL方式有链路长等问题,文章围绕“零ETL”讨论架构减法,介绍Kafka × Table Bucket方案及优势、适用场景。
verify-data:一个端到端的数据验数 Agent Skill
本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data,它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程,将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍,还给出未来演进方向,为开发者提供参考。
对话关梦龙:他想用 Agent 拯救你手机里的 100G 废片
前字节跳动剪映早期成员关梦龙,正开发AI编导产品“Cutto”,让AI参与内容生成,降低普通人创作门槛。他认为AI虽提升生产力,但创业竞争更激烈,产品成功需看用户能否持续使用。
腾讯大模型动作慢了吗?姚顺雨带着Hy3 preview杀进第一梯队
国内大模型发展迅速,腾讯此前动作较慢。姚顺雨加入后推动变革,混元团队重建推出Hy3 preview,有295B总参数和快慢思考融合架构,开源且性能优,在多方面表现出色,成本下降。
AI编程Token消耗降低神器:RTK(Rust Token Killer)实战指南
文章介绍RTK(Rust Token Killer),它能在CLI命令输出到LLM上下文前智能过滤压缩,节省60 - 90%Token。文中说明了其原理、特性、压缩策略,还给出安装配置步骤、实测数据及使用建议。
半个月暴涨23k+ Star,一行命令让任意软件 Agent-Native!
介绍开源项目`CLI-Anything`,它用CLI作AI Agent与软件桥梁,有全新思路。半个月Github涨23k+ Star,能一键生成CLI,对接真实后端,但也有依赖代码质量、不适闭源软件等局限。
13 vs 3,国产安全AI悄悄完成了对Claude的超越
Anthropic官方披露Claude Code Security定位3个典型0day漏洞,而安恒信息旗下恒脑安全智能体100%复现这3个漏洞,还额外挖出10个全新0day漏洞,展现出强大的AI自主发现能力。
华为升级行业Agent算法架构!MindScale自己写prompt和工作流,KV Cache减少5.7倍token
华为诺亚方舟实验室更新面向行业应用的算法包MindScale,融合算法创新与业务实践经验。它梳理了Agent时代技术挑战,给出技术论文与昇腾代码,应对工作流维护等难题,还提升训推效率、适配国产硬件。