开发
新增AI Agent,GitHub Copilot重大更新,超强自动化编程
全球最大开源平台之一GitHub在官网宣布,对AI编程助手Copilot进行了重磅更新,增加AI Agent模式,可以自动迭代代码,识别并修复BUG。 GitHub同时还发布了另一个Agent—Project Padawan的预览版,主要协助开发人员自动执行一些重复、繁琐的开发流程,例如,设置开发环境、运行测试、合并代码等。 此外,GitHub在去年10月推出的Copilot.
2/8/2025 11:30:00 AM
AIGC开放社区
想要开发AI代理?首先,你需要了解这些
出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)如何理解AI代理,它们如何工作? 想象一下开发一个生成式AI时代的API。 这个API将支持自然语言输入,利用大型语言模型的智能,通过与SaaS和企业系统的集成来自动化决策,并通过连接到其他生成式AI支持的API来实现业务流程编排。
2/8/2025 10:29:03 AM
817样本激发7倍推理性能:上交大「少即是多」定律挑战RL Scaling范式
在追求人工智能极限的道路上,"更大即更强" 似乎已成为共识。 特别是在数学推理这一被视为 AI 终极挑战的领域,业界普遍认为需要海量数据和复杂的强化学习才能获得突破。 然而,来自上海交通大学的最新研究却给出了一个令人震惊的答案:仅需 817 条精心设计的样本,就能让模型在数学竞赛级别的题目上超越当前许多最先进模型。
2/7/2025 9:00:00 AM
机器之心
英特尔开源RAG Foundry 框架,可增强多种RAG用例
英特尔实验室的研究人员开源了RAG Foundry,这是一个专门用于开发、增强大模型RAG框架。 Foundry很高的灵活性和扩展性,支持设计和实验各种RAG用例,这包括数据选择、聚合、过滤、检索、文本处理、文档排名、少样本生成、提示设计、微调、推理和模型评估等。 例如,开发人员通过RAG Foundry可以选择不同的检索算法和工具,以获取与问题相关的外部信息,基本上可以实现一站式开发RAG。
2/6/2025 11:20:00 AM
AIGC开放社区
AI编程L1-L5超全分级来了!GitHub Copilot仅L1,Devin是L4
AI恰似一把神奇的钥匙,悄然开启了编程领域的全新大门。 从代码补全到项目级自动化,AI的角色从「助手」转变为「工程师」,甚至是「开发团队」,极大地改变了软件开发的传统格局。 借鉴自动驾驶的术语,AI编程工具可以划分为L1到L5五个等级。
2/6/2025 9:40:00 AM
新智元
Meta连自己内部开发发布模型的流程都公开了:停止开发风险极高的AI系统,开源AI模型发布后监控方法
出品 | 51CTO技术栈(微信号:blog51cto)就在昨晚,Meta冷不防就把自家的大模型发布前的决策步骤对外公开了。 “我们在开发和发布前沿AI时遵循的流程的概述,以确保我们在整个过程中监控和管理风险。 我们的治理方法可以分为三个主要阶段:计划、评估和缓解、以及决策。
2/4/2025 12:37:51 PM
使用这些AI工作流来减少您的技术债务,你学会了吗?
利用AI和Dagger,自愈工作流有望通过自动化错误检测、生成测试覆盖率和迭代优化代码来提高代码质量。 译自Use These AI Workflows To Reduce Your Technical Debt,作者 Kambui Nurse。 技术债务通常是许多软件开发组织中,尤其是在构建和测试过程中创新的主要阻碍。
2/4/2025 11:51:51 AM
岱军
截胡OpenAI!清华复旦等抢先开源智能体框架Eko,一句话打造「虚拟员工」
OpenAI的首席执行官Sam Altman最近宣布,2025年将推出「虚拟员工计划」,代号Operator,AI智能体能够自主执行任务,如写代码、预订旅行等,成为企业中的「数字同事」。 抢在OpenAI发布Operator之前,清华、复旦和斯坦福的研究者联合提出了名为Eko的 Agent开发框架,开发者可以通过简洁的代码和自然语言,快速构建可用于生产的「虚拟员工」。 AI智能体能够接管用户的电脑和浏览器,代替人类完成各种任务,为工作流程提供自动化支持。
1/22/2025 3:17:43 PM
新智元
Github热门机器学习笔记:「从零构建大型语言模型」
本文经AIGC Studio公众号授权转载,转载请联系出处。 今天给大家推荐一份GitHub上很火的机器学习学习笔记《从零构建大型语言模型》,目前已经收获1.4K stars,,这份笔记完美展示了从零构建LLM的技术路线图,既有理论深度,又包含实践要点。 每个核心概念都配有清晰的示意图,便于理解和实践。
1/20/2025 9:41:29 AM
AIGC Studio
斯坦福研究:ChatGPT性能,曾出现下降趋势
斯坦福大学和加州伯克利大学的研究人员在“哈佛数据科学评论”上,发布了一篇名为《ChatGPT行为随时间变化》的论文。 研究人员通过GPT-3.5、GPT-4(2023年3月和6月两个版本)模型在数学问题、代码生成、多跳知识密集问答、美国医学执照考试、多跳知识密集型问题回答等7项任务进行了深度研究,以查看ChatGPT随着时间推移其性能的变化趋势。 结果显示, GPT-3.5 GPT-4的性能和行为在3个月内出现了明显波动。
1/17/2025 10:26:19 AM
AIGC开放社区
马斯克Boss直聘新玩法:不看学历,只看代码
新鲜出炉的马斯克版Boss直聘,风格是酱婶儿的:不care工作履历,不care学历背景,甚至没上过学也不是不行。 重点就一个:just show us your code。 这就是他为自己手里𝕏招揽资深工程师人才的唯一要求。
1/16/2025 11:55:00 AM
量子位
重磅!微软发布新AI Agent,集成在office全家桶、自动化时代来了
今天凌晨,微软在官网发布了全新企业级AI助手——Microsoft 365 Copilot Chat。 Copilot Chat除了支持的传统的文本生成、文件分析(PDF、Word等)、图像生成之外,最大亮点便是支持AI Agent功能,并且集成在了Microsoft 365商业版中,可直接调用企业自有数据,执行夸端到端的超复杂自动化业务流程。 例如,在供应链管理中,Copilot Chat能够实时监控库存水平,根据销售数据和市场趋势预测需求,自动生成采购订单,并协调物流配送,提升整个供应链工作效率。
1/16/2025 10:07:44 AM
AIGC开放社区
一句话让Agent自主干活,清华复旦斯坦福等开源的智能体开发框架抢先了OpenAI
近期,OpenAI CEO Sam Altman 宣布,2025 年将推出名为 “Operator” 的虚拟员工计划,AI 代理将能够自主执行任务,如写代码、预订旅行等,成为企业中的 “数字同事”。 在 OpenAI 发布 “Operator” 之前,清华、复旦和斯坦福的研究者联合提出了名为 “Eko” 的 Agent 开发框架,旨在让开发者通过简洁的代码和自然语言,快速构建可用于生产的 “虚拟员工”。 这种框架使得 AI 代理能够接管用户的电脑和浏览器,代替人类完成各种任务,为工作流程提供自动化支持。
1/15/2025 1:30:00 PM
机器之心
ETH&PICO开源MADPose:通过显式仿射校正单目深度预测的相对位姿估计方法
本文经3D视觉之心公众号授权转载,转载请联系出处。 单目深度估计的关键局限和挑战近年来,基于深度学习的单目深度估计(Monocular Depth Estimation, MDE)能够从单张二维图像中提取出日益准确的三维信息。 这些进展为利用三维先验丰富传统几何计算机视觉任务开辟了新的可能性。
1/14/2025 9:48:24 AM
3D视觉之心
快上车!吴恩达老师分享自用 AI 辅助编程快速打造软件原型最佳实践
在人工智能时代,如何利用 AI 辅助编程快速构建软件原型? 吴恩达老师在这篇信中分享了他的心得与最佳实践。 他不仅介绍了自己当前使用的技术栈(包括 Python FastAPI、Uvicorn、MongoDB 等),还探讨了如何通过明确选择工具和优化开发流程,大幅提升开发效率文中重点包括:1.
1/13/2025 8:40:00 AM
AI寒武纪
使用 Teachable Machine 构建图像识别模型
Teachable Machine 是由 Google 开发的一款基于网页的工具,允许任何人在不需要深入了解编程或机器学习的情况下创建机器学习模型。 它的设计易于使用且用户友好,适合初学者、教育工作者,甚至是想要探索人工智能概念的孩子们。 Teachable Machine 支持的模型Teachable Machine 支持以下机器学习模型:图像分类 — 识别图像中的物体音频分类 — 识别声音、语音或其他音频输入姿态分类 — 识别人体姿态或动作要训练模型,您需要为 Teachable Machine 提供自己的数据集,例如图像或录音。
1/11/2025 11:14:52 PM
二旺
吴恩达对话业界领袖:揭秘2025人工智能五大风口
吴恩达(Andrew Ng)在新年伊始,与我们分享了他对人工智能未来发展的个人见解,吴老师特别指出,AI正在降低软件开发成本,使得快速构建软件原型变得前所未有的容易。 无论是为孩子制作抽认卡,还是管理国际账户的外汇汇率,亦或是自动分析用户评论以快速发现产品问题,AI辅助编码都能迅速实现这些应用。 吴恩达认为,AI辅助编码在原型开发中尤为有效,因为原型通常不需要复杂的上下文和软件集成,且在早期测试阶段对可靠性的要求相对较低。
1/8/2025 1:30:00 PM
AI寒武纪
PyTorch vs PyTorch Lightning 框架对比
在不断发展的深度学习领域,PyTorch 已经成为开发者和研究人员家喻户晓的名字。 其动态计算图、灵活性以及广泛的社区支持使其成为构建从简单神经网络到复杂前沿模型的首选框架。 然而,灵活性也带来了编写大量样板代码的责任——尤其是在训练循环、日志记录和分布式学习方面。
1/8/2025 8:30:38 AM
二旺
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