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抛弃“级联”架!快手OneRec用大模型推荐系统,服务成本降至1/10

传统级联式推荐架有瓶颈,快手用OneRec推荐链路,服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架、Tokenizer方案、强化学习奖励设计,还提及优化及多模态联合训练方向。

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系统思维,告别“意大利面条式”系统提示词

本文作者分享编写系统级提示词经历,指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统思维,建四层设计框架,给出编译原则与模板,还‘AI编程助手’提示词,实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。

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EAAI | 香港理工大学王旭等:一种增强MFNN的多源气动数据方法

飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟,多源数据差异为气动数据带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络,通过差分运算提升模型泛化精度,在跨声速压力分布中效果显著。

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借鉴人脑「海马体-皮层」机制,红熊AI做了一个「记忆系统

记忆成AI进化关键,Google Research新论文提出「嵌套学习」范式。红熊AI受业务难题启发,推出「记忆熊」,借鉴人脑机制记忆系统,在多场景应用落地,提升了服务质量和效率。

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AI时代,我们为何写规则引擎?—— QLExpress4 之路

AI时代下规则引擎需求旺盛,QLExpress4全面。它性能提升,编译和执行性能显著提高;体验优化,支持JSON语法、有表达式追踪功能;还在淘天、钉钉等有应用场景,且对AI友好。

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AI搜索引擎领域大哥Perplexity AI 三层排序系统与核心排名因素揭秘,必看!

国外研究人员分析揭示Perplexity AI部分排名规则和因素。其有三层排序系统,人工配置权威域名,热门话题与YouTube相关。还总结8个核心排名因素,并给出SEO优化策略,体现搜索质量趋势。

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国产手机正从底层安卓!vivo版AI OS亮相了

在vivo开发者大会上,OriginOS 6正式亮相,AI功能全面更新,还首次上线Live Photo的AI消除。它用自研技术安卓底层核心,首发蓝河流畅引擎,从计算、显示、存储三大模块优化。

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AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场研究

本文针对三维机翼流场难题,提出DPAtt - UNet++框架,融合几何隐式编码、多尺度注意力与物理规律约束。实验表明,其精度高,预测速度较CFD提升2 - 3个数量级,为飞行器气动分析提供新路径。

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TPAMI 2026 | 仅用两个变量破解混杂因素:CIC实现动力学因果推断与混杂变量

上海交通大学陈洛南团队与西北工业大学张绍武团队合作,在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》发表成果,提出动力学因果判别框架CIC,能在有未观测混杂变量时,借观测数据识别因果、变量与网络。

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1周半写64个PR、完成30%项目:一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后

Calendly公开Agentic Engineering实践,Agent嵌入研发全流程,如审查需求、写代码、测试等。一周半内,Agent为IAM团队生成64个PR,完成30%项目。研发瓶颈从写代码转为判断力,强调好需求与护栏要性。

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