如果你真能 7×24 小时运行最顶级的大模型,你会想用它来干嘛
2026 COMPUTEX 主题演讲上,黄仁勋讲了将近两个小时。媒体头条几乎都被同一句话占据:Windows 终于迎来真正的 AI PC。这次不是 PPT,不是路线图——NVIDIA 联手微软,把 R
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2026 COMPUTEX 主题演讲上,黄仁勋讲了将近两个小时。媒体头条几乎都被同一句话占据:Windows 终于迎来真正的 AI PC。这次不是 PPT,不是路线图——NVIDIA 联手微软,把 R
B站 裸辞回国做独立游戏,花了2万8摸索出的AI编程工作流 这个视频,我反复听了至少有3遍。UP主是一名独立游戏开发者,使用AI Agent进行辅助编程。在这个视频中,UP对AI工作流的搭建,提出了一
使用过Claude Code的小伙伴应该有所了解,在使用它的时候,如果你想知道它的状态,例如目前用了什么模型、上下文占用了多少、当前模型Token的使用量、Token的输出速度等,都需要用命令来查询。
深度解析多 Agent 的两种核心架构模式:Supervisor(LLM 分类 + 确定性路由)与 Pipeline(固定线性链)。包含三个可运行的 LangGraph Demo,实测对比效果
去年这个时候,身边开始有人说:以后不用学编程了,AI 全能写。 今年再看,这批人里,已经有用 AI 1 天内就上线了一个工具赚到了钱,也有人拿着 AI 生成的代码在生产环境踩了坑,改了两周没改完。 所
从智能体的定义出发,梳理了五种类型、PEAS 环境分析框架和核心运行机制,用不到 100 行代码构建了一个能自主完成"查天气 → 推景点"的旅行助手
前段时间我去面一家公司的全栈工程师岗位,由于最近 AI Agent 火热,面试官就问了我一个看似很简单的问题: 说实话,这个问题问得很有水平。它不考死记硬背的 API,也不考八股文,而是看你有没
上一篇文章完成了 BERT 在 ChnSentiCorp 上的微调训练,并保存了验证集最优参数与最后一轮参数。训练时的 loss、验证集 acc 只能说明「学得好不好」,还要关注模型判得准不准: 微调
@[toc] 腾讯在 2026 年 3 月前后陆续上线了 QClaw、WorkBuddy、CodeBuddy 三款 AI Agent 产品,加上更早开源的 OpenClaw 框架,业内将其合称为 Cl
在效率当先的时代背景下,我们需要的不是能发现问题、指出问题、抛出问题的人,而是能真正推进事情、拨乱反正、抽丝剥茧、力挽狂澜,把事情推向好结果的人。这是公司对人的要求。
前两篇我们把 OpenClaw 的内置工具箱挨个过了一遍,末了还留了个尾巴:其中有两个工具细节比较多,打算各开一篇单独讲,一个是浏览器工具 browser,一个是 ACP。这一篇就先来学习 OpenC
本文介绍了Batch Normalization(BN)的核心原理及其在深度学习中的三种应用场景:常规训练、freezebn冻结模式(适用于迁移学习/微调和小批量训练)以及量化部署时的conv与bn融