「可动三维模型」共找到 10084 篇相关文章
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。
Claude Code + Kimi K2全栈开发教程，1小时上线「"丑咪"挑战赛」！
作者分享用Cursor + Claude code + Kimi K2开发「丑咪挑战赛」全栈项目的体验，介绍组合优势、接入教程、前端测试案例和使用技巧，认为Kimi K2在agent和coding能力上表现不错，适合作为Coding模型。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
如何实现RAG与MCP集成
文章聚焦RAG与MCP集成，介绍RAG突破传统模型局限及不足，引出Agentic RAG。阐述MCP革新AI工具连接方式，结合二者构建集成架构，还给出实现步骤、优化策略与代码实践，为释放AI系统潜力提供方案。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
Google研究发现：Multi-Agent的核心竟然是Prompt设计！
Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。
Gemini 2.5 Pro 再升级！竞技场分数创新高+思考预算，更强 Kingfall 在路上？
谷歌更新Gemini 2.5 Pro模型预览版，几周后成正式稳定版用于企业级应用。它在多个竞技场分数创新高，编码能力强，还新增“思考预算”功能控成本，价格有竞争力，谷歌还将推更强“Kingfall”。
深度研究白菜化？谷歌将Gemini级AI研究能力开源
谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目，用Gemini 2.5与LangGraph结合，可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展，还展示了现代AI应用开发趋势。
刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目，能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果，以流式传输提供带引用答案，前后端结合，还介绍了特性、原理、技术栈等。
Replit 怒锤“欧洲版 Cursor”：造出百款“高危”应用，普通开发者一小时内黑入，氛围编码成了黑客“天堂”？
近日，Replit 员工报告 Lovable 未修复关键安全漏洞，扫描发现其百款应用高危，普通开发者一小时内可黑入。Lovable 虽推出‘安全扫描’功能，但仍未解决底层问题，引发对氛围编码安全责任的讨论。