「上科大」共找到 6393 篇相关文章
如何让Agent更符合预期?基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
文章围绕云小二Aivis项目,分析Agent不按预期输出的原因,从预期和技术层面展开。还总结十大优化经验,如清晰预期、精准投喂上下文等,为构建和调优Agent提供参考。
GitHub 23.6k star 的 BMAD Method:如何把大模型系统提示词,变成一支“可复制的 AI 开发团队”?
BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集,基于BMAD Core框架,有19个专业AI角色和50+条工作流,获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点,将AI开发工程化,可在多工具复用。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
一项新研究表明,7B小模型LoopCoder v2在正常计算外多循环一次,就能在SWE - bench Verified基准上大幅提分。继续增加循环次数,性能反而下降。研究还算了‘收益 - 成本’账,给出选择循环次数的诊断方法。
蛰伏三年,前大疆员工做了款消费级纺织机,拿下红杉、顺为、米哈游等数亿融资|产品观察
浪爪智能创始人胡文鑫出身大厂,却投身家用纺织机赛道。公司已获数亿融资,2024 年推出自动簇绒枪,还打磨消费级纺织 Station 平台,即将发布新品并搭建社区。团队解决诸多技术难题,满足不同用户需求。
豆包大模型2.0+Claude Skills,3步装好,终于有AI能帮我"看视频做笔记"了!火山引擎全系列可用!
传统视频总结工具只基于音频总结,内容浅显。而豆包大模型2.0是多模态原生模型,能同时处理画面和声音。只需3步安装配置,就能让它真正“看”视频,输出详细笔记。
SOTA大模型遇上加密数据评测:Qwen3未破10%,o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越,但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测,用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型,结果显示模型表现不佳,还分析了模型“犯难”原因。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
25000 美元卖公司内部截图,丢了饭碗还要吃牢饭!大厂百万年薪抢招“内鬼分析师”,围剿下一个“自己人”
全球顶尖网络安全公司CrowdStrike遭“内鬼”泄密,黑客以25000美元收买员工获内部截图。如今全球大厂高薪抢招“内鬼分析师”,但构建内部威胁框架不易,需分层协作的安全与文化策略。
人形机器人控制新突破!敏捷稳定两不误,一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞|港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架,首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略,解决数据限制和优化目标冲突问题。
Node.js之父宣判“手写代码时代结束”!DHH明确反对“结束论”:大模型还差口气,手写更有竞争力
Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束,而Ruby on Rails作者DHH反对,认为大模型还差口气,手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验,指出距AI带来明显优势的拐点还差一点,还探讨互联网和产品发布等问题。