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基于大模型推理与MCP工具调用,斯坦福大学AI X射线科学家在同步辐射光源自主完成单晶衍射对准
AI X 射线科学家」的意义,并不在于取代实验人员,而是让 AI 从数据分析工具进一步走进实验现场,参与设备操作、状态判断和策略调整。尽管目前仍受限于样品...
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AI 写了 75% 的代码,工程师却越来越慌:“黑灯软件工厂”的问题不在 harness,而在模型本身
本文基于 HumanLayer 创始人 Dex Horthy 在 AI Engineer World's Fair 的演讲《Harness Eng...
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Can the Tide of AI Investment Lift All Boats on the Web?
Jason Grigsby has a great article where he surfaces an opinion from the Safar...
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Why China is giving away its best AI models
Silicon Valley has spent much of the past week on red alert, digesting the ar...
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How NVIDIA Builds Open Models for the Age of AI
Bryan Catanzaro, VP of Applied Deep Learning Research at NVIDIA, walked us th...
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不是模型变慢了,是任务变大了 - 肘子的 Swift 周报 #146
最近,即便是一些我认为并不算复杂的工作,AI 交付结果也常常需要几分钟,甚至几十分钟。这让我产生了一种错觉:难道随着模型能力不断增强,速度只能越来越慢?