把 Cursor Agent 用成“资深同事”:一份可落地的最佳实践全景指南 核心问题:怎样让 Cursor Agent 像真正的资深同事一样,连续数小时自主完成多文件重构、反复跑通测试,而我不必全程 …
从代码到内容:程序员如何构建“自进化”的AI创作系统 摘要 本文为程序员提供一个系统化的AI内容创作框架。它指出程序员不擅内容创作的本质是工具问题,而非能力问题。文章详解了内容创作从“提示词”到“方法 …
Thinking with Map:用地图“思考”的AI,如何把一张照片精准定位到地球上的500米以内? 摘要(Snippet) Thinking with Map 是一种为大型视觉语言模型(LVLM …
开场白:为什么值得你花 10 分钟读完 如果你只有时间刷一条推文,记住这句话就够—— “笨笨的坚持,也许走到最后的就是我们。”——唐杰 如果你想搞懂 2026-2027 年大模型战场到底在卷什么,继续 …
理解 AI 代理评估:从基础到实践指南 想象一下,你正在开发一个 AI 代理,它能处理复杂的任务,比如编写代码、处理客户支持或进行研究。但当你部署它时,用户反馈说它有时表现不佳,你却不知道为什么。这时 …
视频生成模型也能当“打分老师”?一文看懂 PRFL 如何把 14B 模型塞进 67 GB 显存 把“生成”与“评估”合二为一,让 720 P×81 帧全帧训练提速 1.4 倍,运动质量提升 56 %— …
VideoRAG 与 Vimo:如何让 AI 真正「看懂」数百小时的视频内容? 核心问题:当视频长度从几分钟扩展到数百小时,传统 AI 模型为何失灵?VideoRAG 框架如何通过图结构与多模态融合技 …
从农场到未来:解读Ralph Loop如何让AI编码学会“自己动手” 想象一下,你正在指导一位永不气馁的编程助手。它写了一段代码,运行,失败了,但它不会停下来等你指示,而是立刻查看错误信息,思考,修改 …
UniVideo:用一套模型同时完成视频理解、生成与编辑,到底怎么做到的? ❝ 核心问题:有没有一种框架,能把“看懂视频、生成视频、改视频”三件事塞进同一个网络,还能保持画质、身份一致性和多任务泛化? …
UniVLA 是什么?它如何让机器人真正理解并执行复杂任务 想象一下,你正在教一个机器人完成”把螺丝刀放回工具箱”这个简单动作。传统方法需要为这台特定机器人编写精确的动作指令: …
多代理 LLM 系统中的“代理漂移”:长期交互为何会导致行为退化? 本文欲回答的核心问题:在多代理大语言模型系统中,随着交互次数增加,代理的行为为什么会逐渐偏离最初的设计意图,导致性能显著下降?这种“ …
NVIDIA Nemotron-Speech-Streaming-En-0.6b:实时语音转文本的强大选择 Nemotron-Speech-Streaming-En-0.6b 是 NVIDIA 推出的 …
上下文图:理解企业真实流程,开启智能体自动化的下一代数据平台 Context is the next data platform 如果我问你:“你们公司签一份新合同的流程到底是什么样的?”你可能会回答 …
NVIDIA Nemotron 流式语音识别:从模型原理到实战部署,如何用0.6B参数重塑实时ASR体验 想象一下,在一个跨国视频会议中,你的语音助手不仅能实时将每个人的发言转写成文字,还能智能地加上 …
深度解读 A.X K1:519B 混合专家模型的架构设计与 Think-Fusion 推理进化 “ 内容摘要: A.X K1 是由 SK Telecom 研发的 519B 参数级 MoE 大模型,采用 …
探索LTX-2:如何用开源模型生成同步音频视频 摘要 LTX-2是一个基于DiT的音频视频基础模型,能在单一模型中生成同步视频和音频,支持高保真输出和多性能模式。通过PyTorch代码库,你可以本地运 …
从重复提示到AI系统:我是如何用Claude Skills将工作效率提升300%的 三个月前,我还在日复一日地复制粘贴着相同的提示词,与Claude的每一次对话都像是一次从头开始的磨合。今天,我拥有了 …
优化Claude Code上下文工程:提升AI编码效率的实用指南 你可能有过这样的经历:用Claude Code写代码时,有时候AI给出的结果精准又高效,有时候却产出毫无用处的“垃圾内容”(也就是文中 …
LightX2V 全面解析:一个真正面向工程落地的轻量级视频生成推理框架 Snippet LightX2V 是一个统一的视频生成推理框架,支持文本生成视频与图像生成视频,在 H100 单卡上实现 5. …
把“医院大脑”搬回家:AntAngelMed 医疗大模型从评测第一到本地部署的完整指南 关键词:AntAngelMed、医疗大模型、开源、本地部署、HealthBench、MedAIBench、vLL …