这篇教程手把手教你用TimeCopilot做时间序列预测,能自动检测异常,还能用LLM帮你选模型并解释结果。
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GitHub分享了他们用Copilot搭建内部数据分析工具Qubot的实战经验,从自然语言到SQL的难点和解决思路都有,适合想搞企业内部查询智能体的团队参考。
AWS博客教你一步步把Adobe Marketing Agent接进Amazon Quick,用MCP协议直接拿受众排名和忠诚度数据,营销人员省事多了。
手把手教你用Salesforce CodeGen写Python函数,还能自动验证和重排序,适合想提升代码生成质量的开发者。
AWS 教你用 CloudWatch 盯着 SageMaker 上的生成式 AI 推理,有详细指标和仪表盘,调性能抓问题都好使。
NVIDIA 教你用 SkillSpector 做 AI 技能安全扫描,从写语料到出 SARIF 报告,一步一步都有代码,适合想加固 AI 应用的开发者。
想试本地模型?这篇有 M2 Mac 上跑 Gemma 4 的详细配置,还有 Pi+LM Studio 的 agentic 设置,比云端省心。
手把手教你用xFormers做内存优化,打包序列、GQA、ALiBi、SwiGLU全都有,比标准实现省显存还快。
AWS 出了个新 API,能在智能体对话流程里随时加安全检查,不用提前配规则,挺实用。
AWS教你用P-EAGLE在SageMaker上把推理加速好几倍,选模型调参数就能部署,简单实用。
Georgi Gerganov 亲测 Qwen3.6-27B 配合 pi agent,日常编程完全够用,本地运行无压力。
有个开发者自己写了一套代码,把M4芯片的AI训练能力全开出来了,不用苹果官方工具,跑到了15.8TFLOPS。想用iPad或Mac训练模型的人可以看看。
GitHub 官方出了个新手教程,教你用 Copilot CLI 的斜杠命令直接在终端修 bug、写测试,省得来回切窗口。
AWS教你用Strands Evals自动揪出AI Agent的失败根因,还告诉你该改提示词还是工具定义,比盲猜管用多了。
AWS 教你用 Deep Agents 和 Bedrock AgentCore 搭研究智能体,还能用 CLI 部署成托管服务,适合搞多步AI流程的开发者。
微软开源,专治 AI 聊天流式渲染卡顿
Loopcraft 揭示了 AI 编程中一个被低估的优化技巧——堆叠循环能显著提升模型推理和代码生成质量,做 AI 应用开发的团队值得深入研究。
对于使用 AgentsView 追踪 AI 编程代理 token 消耗的开发者,这个技巧能让你第一时间为新模型设置自定义价格,避免数据缺失。建议收藏备用。
想学 GPU 编程但被 CUDA C++ 劝退的 Python 开发者,这个教程让你直接在 Colab 里跑分块内核,还能对比 PyTorch 验证结果,值得动手试试。
内容创作者和视频编辑者常纠结内存该买多大,Puget 的实测数据直接给出了答案——16GB 是瓶颈,32GB 够用但不够爽,64GB 才是专业级的甜点。建议正在配新机或升级的创作者点开看看,避免花冤枉钱。
Transformer训练慢是很多开发者的痛点,这篇教程直接给出了用Apex和torch.amp加速的具体步骤和基准测试结果,做NLP或大模型训练的团队可以照着优化自己的代码。
SkillNet 解决了AI技能复用和组合的痛点,做智能体开发的团队可以直接用它来快速集成搜索、图分析等能力,省去重复造轮子的时间。
做智能体微调的团队终于有了大规模、可流式处理的开源轨迹数据,不用再自己爬取或合成。想快速上手构建 ShareGPT 格式 SFT 数据集的开发者,这篇教程可以直接照着跑。
想用 PostgreSQL 做向量搜索的开发者可以直接跟着教程在 Colab 里跑通,省去环境配置的坑,四种搜索模式覆盖了从基础到高级的需求。
手把手教你用NVIDIA FLARE做FedAvg和FedProx对比实验
想系统掌握 LLM 应用的可观测性与评估?这篇教程用 Langfuse 手把手带你走通追踪、提示管理、评分和实验全流程,还支持模拟 LLM 免费用。做 LLM 工程或运维的团队值得收藏。
想用 Claude 做复杂自动化任务的开发者,这个框架能帮你把命令、智能体和记忆整合成一套可复用的工作流,比直接调 API 灵活得多,值得照着教程搭一套。