Fujitsu 的工程师要在 PyTorch 大会讲怎么用 vLLM 和 OpenVINO 在 ARM CPU 上跑 MoE 模型,做端侧部署的可以关注。
全部动态
LlamaIndex 创始人 Jerry Liu 简短点评:模型上 Opus 5.5 稍好,客户端却是 Codex 更顺手,适合纠结选哪家的人参考
一个叫 Relate 的开源小工具,帮你记下答应过别人的事和没回的消息,Claude 和 Cursor 都能读,朋友圈健忘症患者可以试试。
Alibaba 的 Wan3.0 工作流实测,10 秒 1080p 视频在 AskVenice 上只花 1.82 美元,算成本账的朋友可以看看。
写重构方案、事故复盘别再堆 bullet 列表了,这套 ASCII 图表组件源码就是纯文本,Agent 也能直接改,一条 shadcn 命令装好。
有人用 Claude Code 挂 Opus 5.5,不写脚本不套模板,直接让模型从零做出一部《崂山道士》3D 片,思路很值得参考。
两位资深开发者聊 coding agent 的真实体验:模型能写出接近他们的代码,但生产环境还是离不开人。
Databricks 出了个可直接导入的 notebook,教你把 Jev 决策模型跑在自家 Serverless GPU 上,SQL 里调 ai_query 就能拿分类和概率分数,换上自己数据就能用。
Claude Code 团队要把 plan mode 改成内置 mod,还能让 mods 自定义 shift+tab 模式切换,重度用户可以关注这个改动。
LangChain 把 LangSmith 里的真实运行轨迹直接变成微调数据,用 Baseten 和 Fireworks AI 训开源模型,做智能体的朋友可以抄这套流程。
做文档抽取的可以看看,LlamaIndex 用 ExtractBench 实测了置信度过滤怎么用,97% 精确率下 LlamaParse 召回 66.48%,教你算该放多少单自动跑。
Together AI 手把手教你花 17 美元、25 分钟,基于 Qwen3.5 4B 微调出一个小模型,教程免费,想从零动手训模型的可以照着跑一遍。
GitHub 官方出了个教程,用 Copilot 自动把一堆 Dependabot 依赖 PR 按风险分组、查 CI、写摘要,每天上班前自动跑一遍,维护老项目的人可以试试。
Milvus 放了个电商搜索 demo,语义召回后直接在库里用 XGBoost 重排,不用再搭一层排序服务,代码也开源了。
Google 把 Antigravity SDK 和 Gemma 4 打通了,本地离线跑智能体,不花 token 钱,还能接 Ollama,适合想自己折腾本地部署的人。
AlphaSignal 和 TigerDatabase 开课,教你怎么用 Postgres 做智能体监控,把延迟、成本、报错这些数据真正管起来。
有人拿 Grok 4.7 加 Blender 做出了 Raptor 发动机的 3D 模型,细节效果不错,做 3D 建模的可以参考他的用法。
Tw93 亲测 Opus 5.5 写代码:长任务跑 2 小时不出岔子,比 fabel 5.1 便宜还快,搞大仓库重构的可以试试。
教你把 Qwen3.8-27B 装进 Mac 本地跑代码,内存要多少、怎么配引擎、测试怎么兜底都写清楚了,还能当 Claude Code 的免费备胎。
教过 5000 名工程师做 Evals 的 Hamel Husain 把课程资料免费整理成一份指南,做评测遇到问题直接按场景查答案,还持续更新。
有人用 Claude Code 写了 7400 行代码,纯靠 Remotion 渲染出 3 分钟 AI 史短片,没用任何视频生成器,只花 1 小时。
仅展示最近 2000 条内容,更早的内容请查阅 AI 日报存档