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社區(qū)頭條
社區(qū)頭條
1310
篇優(yōu)秀內(nèi)容
2025年11月
# 從"折騰"到"高效":Claude Code 在日常開發(fā)中的真實(shí)應(yīng)用
從"折騰"到"高效":ClaudeCode在日常開發(fā)中的真實(shí)應(yīng)用最近在做項(xiàng)目時(shí),我發(fā)現(xiàn)自己在一個(gè)問題上卡了快兩個(gè)小時(shí)。后來用ClaudeCode描述了需求,5分鐘就拿到了完整的解決方案。這個(gè)經(jīng)歷讓我開始重新思考:為什么不讓AI來處理那些重復(fù)性強(qiáng)、耗時(shí)的工作呢?開發(fā)者的"痛點(diǎn)時(shí)刻"你是否也經(jīng)歷過這些場景?代碼生成:需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)新功能,卻要花半天時(shí)間查文檔、搜索最佳實(shí)踐代碼審查:發(fā)現(xiàn)性能瓶頸,卻不知道從何優(yōu)化起B(yǎng)ug診斷:遇到詭...
mb69044d1725a40
2天前
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人工智能
視頻生成的下一站?港中文&字節(jié)開源VAP:用視頻作提示詞,性能新SoTA,比肩天價(jià)商用
論文鏈接:https:arxiv.orgpdf2510.20888項(xiàng)目鏈接:https:bytedance.github.ioVideoAsPrompt亮點(diǎn)直擊提出VAP這一統(tǒng)一語義控制視頻生成范式,將具備目標(biāo)語義的參考視頻視為可泛化的上下文控制視頻提示?;诨旌蟃ransformer架構(gòu)構(gòu)建即插即用的上下文視頻生成框架,該框架能有效防止災(zāi)難性遺忘,支持多樣下游任務(wù),并對未見的語義條件具備強(qiáng)大的零樣本泛化能力。構(gòu)建并發(fā)布當(dāng)前最大的語義控制視頻生成數(shù)據(jù)集VAPData,涵蓋100種語...
zhangyannni
2天前
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693瀏覽
AI
視頻生成
框架
國產(chǎn)開源LLM大爆發(fā),Qwen、Minimax、美團(tuán)、騰訊~
近期除了DeepSeekOCR開源帶來的一波OCR關(guān)注熱潮之外,Qwen、Minimax、美團(tuán)、騰訊也持續(xù)開源。一、Qwen3VL2B32BQwen3VL家族新增2B和32B兩個(gè)密集模型尺寸,提供Instruct和Thinking兩種版本,覆蓋視覺語言理解場景,其中32B模型在多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異,2B模型則適合輕量級部署,目前共開源24個(gè)模型版本,均可免費(fèi)下載商用。InterleavedMRoPE:在時(shí)序、寬度、高度三個(gè)維度全頻段分配魯棒位置編碼,長視頻推理能力顯著提升。DeepStack:...
PaperAgent
2天前
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1099瀏覽
Qwen
Minimax
美團(tuán)
端到端短視頻多目標(biāo)排序機(jī)制框架EMER詳解
原創(chuàng)
當(dāng)你打開短視頻App,手指上下滑動的每一秒,背后都藏著一套決定“你接下來看什么”的排序邏輯。過去十年,行業(yè)里的推薦排序大多依賴“人工設(shè)計(jì)公式”——工程師們把“用戶會不會點(diǎn)贊”、“能看多久”等指標(biāo),按經(jīng)驗(yàn)分配權(quán)重、套進(jìn)公式,算出每個(gè)視頻的“優(yōu)先級分?jǐn)?shù)”。但這套模式正在遭遇瓶頸:有人喜歡“短平快”的搞笑視頻,有人偏愛“慢節(jié)奏”的生活記錄,一套公式怎么滿足千萬用戶的個(gè)性化需求?當(dāng)“留存”、“時(shí)長”、“播...
快手技術(shù)
2天前
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898瀏覽
生成式AI
快手
推薦算法
8%價(jià)格,2倍速度!國產(chǎn)MiniMax M2暴打Claude Sonnet 4.5?我們實(shí)測后發(fā)現(xiàn)堪稱性價(jià)比之王!
原創(chuàng)
編輯聽雨出品51CTO技術(shù)棧(微信號:blog51cto)10月27日,MiniMax正式開源并上線了MiniMaxM2。官方口號喊得非常響亮:“專為Agent和代碼而生,僅ClaudeSonnet8%價(jià)格,2倍速度,限時(shí)免費(fèi)!”這就引發(fā)了很多網(wǎng)友紛紛前去體驗(yàn),再加上官方延長了限時(shí)免費(fèi)的時(shí)間,截至11月7日前都可以免費(fèi)體驗(yàn)Agent平臺和調(diào)用API,政策十分誘人?,F(xiàn)在MiniMax首頁已經(jīng)有很多網(wǎng)友分享了自己的作品,可以說是五花八門:有MBTI測試、在線撲克游戲、兒童...
51CTO技術(shù)棧
2天前
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MiniMax
Claude
Agent
國產(chǎn)開源LLM大爆發(fā),Qwen、Minimax、美團(tuán)、騰訊~
近期除了DeepSeekOCR開源帶來的一波OCR關(guān)注熱潮之外,Qwen、Minimax、美團(tuán)、騰訊也持續(xù)開源。一、Qwen3VL2B32BQwen3VL家族新增2B和32B兩個(gè)密集模型尺寸,提供Instruct和Thinking兩種版本,覆蓋視覺語言理解場景,其中32B模型在多個(gè)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異,2B模型則適合輕量級部署,目前共開源24個(gè)模型版本,均可免費(fèi)下載商用。InterleavedMRoPE:在時(shí)序、寬度、高度三個(gè)維度全頻段分配魯棒位置編碼,長視頻推理能力顯著提升。DeepStack:...
PaperAgent
2天前
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Qwen
Minimax
美團(tuán)
Trade in Minutes! 揭秘首個(gè)將策略與執(zhí)行完全分離的量化交易Agent
今天分享一篇來自同濟(jì)大學(xué)與微軟亞洲研究院等機(jī)構(gòu)的文章,題為《TRADEINMINUTES!RATIONALITYDRIVENAGENTICSYSTEMFORQUANTITATIVEFINANCIALTRADING》(分鐘級交易!理性驅(qū)動的量化金融交易智能體系統(tǒng))。這篇文章開創(chuàng)性地提出了一個(gè)名為TiMi(TradeinMinutes)的多智能體(MultiAgent)量化交易系統(tǒng)。其核心思想是將復(fù)雜的策略制定與優(yōu)化過程與對時(shí)間極其敏感的交易執(zhí)行過程進(jìn)行“解耦”。系統(tǒng)在離線環(huán)境下,利用大語言模型(LLM)...
arnoldzhw
2天前
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667瀏覽
Conclusion
Limitation
TiMi
對 GPT 5 模型路由機(jī)制的深度解析
原創(chuàng)
精華
編者按:我們今天為大家?guī)淼奈恼拢髡叩挠^點(diǎn)是:GPT5通過引入“智能路由器”架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了按需調(diào)用不同專家模型的動態(tài)協(xié)作機(jī)制,標(biāo)志著大模型正從“全能單體架構(gòu)”邁向“專業(yè)化協(xié)同架構(gòu)”的新范式。文章深入剖析了GPT5路由機(jī)制的四大決策支柱——對話類型、任務(wù)復(fù)雜度、工具需求與用戶顯性意圖,并對比了其相較于GPT4、Toolformer及早期插件系統(tǒng)的突破性進(jìn)步。作者還詳細(xì)拆解了該架構(gòu)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑、核心優(yōu)勢(如響應(yīng)速度提...
Baihai_IDP
2天前
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LLM
AI
DeepAgent:能夠自主找工具的深度思考智能體,工具&任務(wù)隨心配
大型推理模型(LRMs)雖然在復(fù)雜問題求解中展現(xiàn)出強(qiáng)大能力,但現(xiàn)實(shí)任務(wù)往往需要借助外部工具并進(jìn)行長期交互?,F(xiàn)有智能體框架大多遵循預(yù)定義的工作流程,這限制了它們的自主性和全局任務(wù)完成能力。為此,來自中國人民大學(xué)、小紅書等機(jī)構(gòu)的研究者提出了DeepAgent——一個(gè)端到端的深度推理智能體,能夠在單一連貫的推理過程中自主思考、發(fā)現(xiàn)工具并執(zhí)行動作。通過引入自主記憶折疊機(jī)制和端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法ToolPO,DeepAgent在8...
PaperAgent
2天前
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DeepAgent
工具
模型
DeepSeek-OCR:不止于識字,重構(gòu)AI看世界的方式
原創(chuàng)
如果說傳統(tǒng)OCR是“圖像文字的掃描儀”,那DeepSeekOCR就是“文檔語義的解讀師”。它不是對現(xiàn)有技術(shù)的小修小補(bǔ),而是通過視覺文本壓縮新范式,開啟了AI理解視覺信息的新紀(jì)元。咱們從“它有啥意義”“能干啥實(shí)事”“會帶來哪些改變”三個(gè)層面說清楚。一、核心意義:從“識字”到“看懂”的范式革命傳統(tǒng)OCR的局限很明顯:只能把圖片里的文字“扒下來”,卻看不懂表格結(jié)構(gòu)、公式邏輯,更談不上理解文檔的語義關(guān)聯(lián)。DeepSeekOCR的突...
坦途于胸
3天前
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DeepSeek
OCR
Evol AI:內(nèi)置Claude Code的AI智能工作空間,賦能企業(yè)開發(fā)團(tuán)隊(duì)的效率提升利器
在企業(yè)IT開發(fā)場景中,“降本增效”是永恒的主題——如何縮短項(xiàng)目交付周期?如何減少因人為失誤導(dǎo)致的Bug?如何讓經(jīng)驗(yàn)不足的開發(fā)人員快速產(chǎn)出高質(zhì)量代碼?EvolAI這款內(nèi)置ClaudeCode的AI智能工作空間,通過“AI+編程”的模式,為企業(yè)提供了切實(shí)可行的解決方案。從企業(yè)需求角度出發(fā),EvolAI的核心優(yōu)勢體現(xiàn)在三個(gè)方面:1.技術(shù)適配性強(qiáng):基于Claude大語言模型開發(fā),支持Java、Python、C++、JavaScript等15+主流編程語言,能適配企業(yè)...
mb686ba423d8aa5
3天前
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#EvolAI
2025年10月
我們往Claude腦子里塞了一個(gè)詞,然后它開始「自圓其說」了!Anthropic最新研究:AI擁有內(nèi)省能力!
原創(chuàng)
編輯聽雨出品51CTO技術(shù)棧(微信號:blog51cto)Anthropic剛剛公布了一項(xiàng)最新研究:AI開始擁有內(nèi)省能力。這個(gè)問題,其實(shí)在AI領(lǐng)域大神、OpenAI元老AndrejKarpathy最近的演講中也有所提及:他認(rèn)為,AI的下一個(gè)階段不是更大的模型,而是能反思自己的模型。它們需要像人一樣,能在輸出后回顧過程、總結(jié)偏差、甚至從錯(cuò)誤中自我修正。Anthropic的這項(xiàng)研究正是不謀而合。研究團(tuán)隊(duì)通過已知概念的表征(representations)注入模型的激活(...
51CTO技術(shù)棧
2天前
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Claude
Anthropic
AI
《自然 》重磅發(fā)布多模態(tài)原型網(wǎng)絡(luò)MMPNet,讓多模態(tài)情感分析實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確率、效率與可解釋性的“三重勝利”
情感分析一直是人工智能一個(gè)頗具人文色彩的技術(shù)分支,最初,它只是對文本進(jìn)行“字里行間”的揣摩,一條推文是憤怒還是喜悅,一篇評論是褒揚(yáng)還是批評。隨著社交媒體和視頻平臺的興起,人類表達(dá)情緒的方式早已不再局限于文字。表情、語調(diào)、肢體動作,甚至一個(gè)微妙的停頓,都可能傳遞出豐富的情感信息。于是情感分析從單一的文本處理,逐漸演進(jìn)為多模態(tài)情感分析(MSA),同時(shí)吸納視頻、音頻和圖像信號,試圖更全面地理解人類的情緒...
xuxiangda
3天前
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多模態(tài)
網(wǎng)絡(luò)
MMPNet
RAS 革命:從 RAG 到結(jié)構(gòu)化知識增強(qiáng),破解 LLM 短板的新范式
作者崔皓審校重樓摘要大型語言模型(LLMs)在文本生成和推理上表現(xiàn)出色,但存在幻覺生成、知識過時(shí)、缺乏領(lǐng)域?qū)I(yè)知識等短板。檢索增強(qiáng)生成(RAG)雖能通過外部文檔檢索增強(qiáng)LLMs以減少幻覺、獲取最新信息,卻面臨摻雜誤導(dǎo)信息、缺少邏輯連接的問題。為此,檢索增強(qiáng)結(jié)構(gòu)化(RAS)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,它整合知識結(jié)構(gòu)化技術(shù)(如分類法和知識圖譜),將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識,提升推理和驗(yàn)證能力。RAS包含信息檢索、結(jié)構(gòu)化知識表...
51CTO內(nèi)容精選
2天前
1回復(fù)
385瀏覽
RAS
RAG
LLM
AI
北大&銀河通用發(fā)布UrbanVLA:首個(gè)城市微出行VLA模型,讓它像老司機(jī)一樣認(rèn)路、避障
文章鏈接:https:arxiv.orgpdf2510.23576項(xiàng)目鏈接:https:pkuepic.github.ioUrbanVLAWeb圖1:UrbanVLA的實(shí)際部署展示了在具有未知布局、動態(tài)障礙物和不同光照的各種環(huán)境中的zeroshot泛化能力,并突出了其執(zhí)行跨度超過500米的長距離城市微移動任務(wù)的能力。亮點(diǎn)直擊首個(gè)專為城市微出行設(shè)計(jì)的路由條件VLA框架:首次提出了一個(gè)專門用于城市微出行(如送貨機(jī)器人)的路由條件視覺語言動作(VisionLanguageAction,VLA)模型,它能夠?qū)?..
zhangyannni
4天前
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1265瀏覽
AI
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
模型
整合多模態(tài)文檔解析與DeepResearch的框架:Doc-Researcher思路
原創(chuàng)
整體偏向工程實(shí)現(xiàn),DocResearcher從名字可以看出,首先這個(gè)框架需要進(jìn)行文檔解析提取文檔的圖文多模態(tài)元素,文檔解析相關(guān)技術(shù)鏈路《??文檔智能??》。其次是多模態(tài)深度研究(通過迭代分解問題、積累證據(jù)、驗(yàn)證信息,實(shí)現(xiàn)多文檔、多跳、多輪的深度推理。)和銜接兩者的多模態(tài)檢索架構(gòu)。DocReseaRcHeR架構(gòu)多模態(tài)文檔深度研究的典型應(yīng)用場景。用戶在多輪對話的上下文中提出一個(gè)需要多跳推理的問題,其中真實(shí)證據(jù)跨越多個(gè)文檔和...
大模型自然語言處理
4天前
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多模態(tài)
文檔解析
DeepResearch
大模型總 “健忘”?Dify 記憶工程架構(gòu)實(shí)踐:讓 AI 真正記住該記的事
原創(chuàng)
精華
大家好,我是玄姐。當(dāng)你用AI助手寫API文檔時(shí),是否遇到過這樣的窘境:明明開頭明確了需求,聊到測試部署細(xì)節(jié)后,它卻漸漸忘了“寫文檔”的初衷,最終輸出完全跑偏?這不是AI“故意劃水”,而是大模型的先天缺陷,Transformer架構(gòu)決定了它是“無狀態(tài)化(Stateless)”的:每次調(diào)用都像“重新認(rèn)識世界”,沒有長期記憶,上下文越長越容易被冗余信息稀釋注意力,最終導(dǎo)致“健忘”“跑題”“性能拉胯”。為解決這個(gè)核心痛點(diǎn),“記憶...
玄姐聊AGI
4天前
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大模型
Dify
記憶工程架構(gòu)
從“提示詞工人”到“技能裝配師”:Claude 的 Agent Skills 正在重塑智能體時(shí)代
原創(chuàng)
一、提示詞的盡頭,是“技能”過去幾年,我們在用大模型時(shí)總逃不開一個(gè)詞:提示詞(Prompt)。從寫文案、寫代碼,到自動生成SQL,每一次交互都靠手動輸入復(fù)雜指令。問題在于——每次都要重新教一遍模型。哪怕只是重復(fù)的業(yè)務(wù)場景,也要重新描述“你是誰”“要干什么”“按什么標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行”。這就像每次開機(jī)都要重新教電腦怎么打開瀏覽器一樣。這時(shí)候,Anthropic帶來了一個(gè)顛覆性的新概念:AgentSkills(智能體技能)。一句話解釋:...
Halo咯咯
5天前
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1002瀏覽
提示詞工人
技能裝配師
Claude
Agent Skills
智能體
Meta ScaleRL:40 萬 B200 GPU 小時(shí),讓 RL 擁有“可預(yù)測 Scaling Law”
一、背景之前已經(jīng)介紹了一些了RL訓(xùn)練優(yōu)化的文章,它們往往針對特定場景或特定算法進(jìn)行優(yōu)化,而缺乏一些系統(tǒng)性的研究。正好看到Meta的ScaleRL,其對各種策略、技術(shù)進(jìn)行了比較全面的消融實(shí)驗(yàn),并提供了最佳實(shí)踐,我們這里對其進(jìn)行簡單介紹。對應(yīng)的論文:[2510.13786]TheArtofScalingReinforcementLearningComputeforLLMs[1]二、摘要RL已成為LLM的核心技術(shù),但是該領(lǐng)域還缺乏與預(yù)訓(xùn)練相媲美的可預(yù)測ScalingLaw。為此,作者進(jìn)行了大...
amei2000go
5天前
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554瀏覽
RL
LLM
GPU
技術(shù)還是場景?為大模型能力畫一張“地圖”:詳解RAG、AIGC、Agent如何驅(qū)動千行百業(yè)
原創(chuàng)
“別再混淆了!RAG、Agent是“發(fā)動機(jī)”,智能問答、生成工具才是“車”——一文講透大模型的技術(shù)與應(yīng)用場景”做了這么長時(shí)間的人工智能應(yīng)用,慢慢發(fā)現(xiàn)很多人到現(xiàn)在還分不清哪些是技術(shù),哪些是應(yīng)用場景,甚至很多時(shí)候會把這兩個(gè)不同的東西混為一談。首先我們要明確一件事,人工智能是一項(xiàng)技術(shù),然后利用這些技術(shù)去解決實(shí)際問題,而解決的這些問題是應(yīng)用場景;技術(shù)本身是沒有價(jià)值的,技術(shù)價(jià)值的體現(xiàn)就是在其應(yīng)用場景。技術(shù)與應(yīng)用...
AI探索時(shí)代
6天前
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672瀏覽
大模型
RAG
AIGC
Agent
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