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用Claude Code搭建工作流

作者原本考虑用n8n搭建工作流,现认为Claude Code的Sub - agents和自定义命令功能搭配MCP工具可满足需求。通过示例演示其工作流搭建,还测试换Kimi K2模型,显示其质量更好。

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面向6G环境感知通信!西电开源3Dx3D无线电地图数据集与生成式基准框架

面向6G,西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D,构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D,弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。

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AST | 西交大刘子扬、陈刚等:直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架

传统气动外形优化方法有局限,本文提出智能化优化经验学习框架,结合DNN流场预测模型与DRL优化方法,还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数,经验证效果良好,为气动优化提供新路径。

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「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。

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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。

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2025年Agent成AI领域焦点,大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent,发现其有四大特点:深度研究和上下文管理强,多模态输出出色,编程能力超预期,能执行定时任务,还能开发带后端的全栈网站。

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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。

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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。

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上下文就是一切!行业热议话题:提示工程是否应该改名

AI圈热议提示工程是否应改名“上下文工程”。Shopify CEO等发表看法,指出其在LLM应用和AI Agent构建中很重要,还分析了重要性、优化方法,给出实践经验,强调要在性能、成本和准确性间平衡。

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生图效果媲美GPT-4o,一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架

港科大(广州)和字节联合推出开源框架ComfyMind,它是通用视觉生成框架,能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法,媲美GPT - 4o - Image,还介绍了架构、接口等及性能评估情况。

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