LeCun、谢赛宁团队重磅论文:RAE能大规模文生图了,且比VAE更好
LeCun、谢赛宁团队重磅论文:RAE能大规模文生图了,且比VAE更好编辑|Panda 在文生图模型的技术版图中,VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX,再到一系列扩散 Transformer,主流路线高度一致:先用 VAE 压缩视
编辑|Panda 在文生图模型的技术版图中,VAE 几乎已经成为共识。从 Stable Diffusion 到 FLUX,再到一系列扩散 Transformer,主流路线高度一致:先用 VAE 压缩视
随着AI浪潮的袭来,笔者本人以及团队都及时的调整了业务方向,转型为一名AI开发者和AI产品开发团队,常常需要微调大模型注入业务场景依赖的私域知识,然后再把大模型部署上线进行推理,以支撑业务智能体或智能问答产品的逻辑流程。
这是一个拥有23.7k star的Skills开源项目。支持一键部署在Claude code、Codex以及最近非常火的Opencode。
假如你是一个致力于将 AI 引入传统行业的工程团队。现在,你有一个问题:训练一个能看懂复杂机械图纸、设备维护手册或金融研报图表的多模态助手。这个助手不仅要能专业陪聊,更要能精准地识别图纸上的零件标注,或者从密密麻麻的财报截图中提取关键数据。
CaveAgent的核心思想很简单:与其让LLM费力地去“读”数据的文本快照,不如给它一个如果不手动重启、变量就永远“活着”的 Jupyter Kernel。这项由香港科技大学(HKUST)领衔的研究,为我们展示了一种“Code as Action, State as Memory”的全新可能性。它解决了所有开发过复杂Agent的工程师最头疼的多轮对话中的“失忆”与“漂移”问题。
planning-with-files是开源社区最近疯传的一个Skill,发布仅四天收获3.3k star。目前还在持续增长。
有没有一款工具,既有 Claude Code 那么强大的能力,又是完全开源免费的,还能让我自由选择用哪家的AI模型?答案是:有的!就是在GitHub上狂揽50.2K Star的新晋开源编程神器:OpenCode。
比诞生之初还冷清,Stack Overflow彻底凉透了!
Stack Overflow的2025年度开发者调查报告,揭开了AI狂欢背后的冷峻现实:84%的开发者已将其纳入工作流,但对AI的好感度却罕见暴跌!更扎心的是,66%的人被「似是而非」的AI代码折磨,调试耗时甚至超过手写。
BMAD推出了: BMAD Method v6 for Claude Code skills。这不仅仅是一套Skills集,它是一套将敏捷开发方法论(Agile Methodology)与AI原生能力深度融合的工程框架。它将Claude Code从一个“更聪明的编辑器”转变为一支具备9种专业角色、15种标准工作流的“全栈敏捷开发团队”。