今天，我将为大家分享九个冷门但超实用的 VSCode 插件，让你的开发之旅更加顺畅！ 冷好爆：冷门！好用！爆炸💥 在开发过程中，一款好的工具可以极大地提高我们的效率和体验。 不知道你是否和我一样为了频繁写注释而来回写换输入法而感到烦躁？ 是否会 ...

编者按： Google 新推出的 A2A 与 Anthropic 的 MCP 到底有何区别？它们是竞争关系还是互补的技术？ 本文通过一个规划夏威夷旅行的生动案例，清晰拆解了这两大协议的本质区别：MCP 更像是为单个 AI Agent 赋能的“超能力工具箱”，而 A2A 则是构建了 AI Agent 专家团队 ...

还在用AI改改小Bug？已经out了！最新研究发现，Claude Code上79%的任务直接由AI自动完成。从前端界面到自动化任务，AI正席卷编程。 就在昨天，Anthropic再次更新了他们的人类经济指数报告。 这次他们把研究重点放到了编码上。 在分析了50万份有关编码的用户对话后 ...

研究发现注意力层和前馈网络层的输入激活值分布还比较接近高斯分布，量化起来相对容易。 微软又有“1 bit LLM”新成果了—— 发布BitNet v2框架，为1 bit LLM实现了原生4 bit激活值量化，由此可充分利用新一代GPU（如GB200）对4 bit计算的原生支持能力。 同时减少 ...

现有文本生成图像模型在视觉文字渲染上的不足。当前主流文本生成图像模型（如 Stable Diffusion、DiT-based 模型）在生成精确的视觉文字（尤其是非拉丁字母）时表现不佳。主要原因是文本编码器无法有效处理多语言输入，或训练数据中多语言分布存在偏差。

全世界等了一个月，Qwen3 终于来了！它不仅带来了性能上的飞跃，直接挑战并超越了此前的开源霸主，更在技术架构上进行了大胆创新，尤其是“混合推理”模式，完美平衡了效率与智能。再加上大幅降低的部署成本、强化的 Agent 能力、广泛的多语言支持以及 ...

通过简单的prompt绕过「思考」这一过程直接生成解决方案，可能同样有效，甚至更好。 其实……不用大段大段思考，推理模型 ...

针对当前多模态大模型推理效率受限的问题，团队通过分析多模态大模型推理过程中的不同阶段，针对性的设计了推理加速方案。提出了 Dynamic-LLaVA—— 第一个同时稀疏化视觉和语言上下文的多模态大模型推理加速框架，将不同推理模式的推理效率优化集成到 ...

据悉，Xiaomi Mimo模型是小米公司刚成立不久的LLM-Core团队（据传去年12月底开始成立）的成果首秀。

现在铺天盖地的用户反馈，更新后ChatGPT过于谄媚，没法聊了。 GPT-4o更新后，有点失控了。 现在简简单单地问一句“天为什么是蓝的？”，得到的都不是答案，而是先来一句花式夸夸： 你这问题真是太有见地了——你有个美丽的心灵，我爱你。 这话要不是出自AI ...

本文详细介绍了RAG的概念、发展历程、重要性，以及使用Python和开源库从零构建RAG系统的全过程，包括文档加载、文本分块、向量存储和响应生成等核心组件的实现。 尽管大语言模型具备出色的推理能力和广泛的通用知识，但它们在检索精确信息、获取最新数据 ...

如何开发一个通用算法，使其能够在不同任务领域中不依赖大量人工调参，甚至无需人类先验数据即可实现“开箱即用”的效果？这种通用性的重要性不言而喻。它不仅意味着AI能够更广泛地适应真实世界的复杂场景，还将显著降低应用AI技术的门槛，让开发者 ...