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2.8万亿参数，Kimi发布“迄今最强”模型
中国大模型再放“大招”。 7月17日凌晨，月之暗面推出新一代大模型Kimi K3，参数规模冲至2.8 万亿，成为全球首个开源的3万亿级大模型。 比起数字本身，值得关注的还有它在实际场景中的表现。在其官方展示的案例中，K3在连续 48 小时的自主 ...
深夜调试模型时显存爆满，本地跑通BERT微调却卡在数据预处理阶段——对AI与机器学习从业者而言，一颗真正懂并行计算、擅多线程调度、稳压低功耗的CPU，远比堆砌显卡更决定日常开发节奏。它不只是运算单元，更是整个实验闭环的调度中枢：从conda环境构建、Docker镜像编译，到TensorFlow/Keras训练日志实时刷新，再到ONNX模型转换与量化部署，每一步都依赖CPU的指令吞吐、缓存延迟与I/ ...
把一门编程语言整套换掉，这种事放在过去，基本等于给公司立一个两年起步的军令状。工程师们谈之色变，预算委员会闻风丧胆，代码库却年复一年卡在原地动弹不得。Anthropic在7月16日甩出一篇文章，直接把这笔旧账翻了篇:过去一个月里，他们内部的开发者用Claude Fable5、Opus4.8和动态工作流，把10个代码包、每个数万到数十万行的规模，干净利落地搬到了新语言上。这不再是将来时态的设想，而是 ...
循环真正的门槛，并不在于让AI一直跑，而在于它能不能自己踩住刹车。 「不再写提示词了」——最近，这句话正在AI圈疯传。 从OpenClaw之父、如今在OpenAI主攻下一代个人智能体的Peter Steinberger，到Claude Code创造者Boris Cherny，这些硅谷大佬，正集体转向「循环」（loops）。 给这股风潮命名为「循环工程」（loop engineering）的谷歌工程 ...
agent 就是你写的那段程序，trainer 就是一个 actor，reward 是你在 Env 或 ChatAgent 里随手写的任意 Python。剩下的活儿三个大件全包了。README 里反复强调一个数字：大约 8600 行 RL 代码（推文里说的 9K 是个约数），却能撑到 1T 级别的 MoE。 OpenRLHF 的 ...
深夜调试模型、凌晨打包镜像、清晨启动容器集群——对程序员而言，一台稳定强劲又无需额外显卡的开发主机，就是生产力最沉默的战友。当显卡缺货成常态、PCIe插槽被NVMe占满、机箱空间捉襟见肘，一颗自带高性能核显、支持多线程并行、兼容主流Linux发行版且长期供货的至强CPU，正成为硬核开发者的隐性刚需。它不只关乎算力堆叠，更关乎编译速度、虚拟机响应、WebGL预览流畅度与本地AI推理的即时反馈。 In ...
深夜的IDE界面泛着微光，Git提交记录滚动刷新，Docker容器正在后台构建镜像——对程序员而言，一台响应迅捷、编译不卡顿、多开无压力的台式电脑，不只是工具，更是生产力延伸的神经末梢。它需要足够强悍的CPU多线程能力应对复杂编译与CI/CD流水线， ...
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还在写prompt? AI编程进入loop新阶段
本文来自微信公众号： 智讯智库 ，作者：施展 Loop又是什么新概念？ 从ReAct到Loop： 一个概念的四次演化 6月2日，Claude Code创作者Boris Cherny在公开活动中说，他已经不再亲自提示Claude，而是让Loop去提示Claude，判断下一步做什么。[1] 6月7日，OpenClaw创作者Peter Steinberger在X上发帖：“你不应该再提示编码Agent，而 ...
网友 “橘子味夏天” 想知道包含动词 “agree（同意）” 的搭配 “agree with、agree on、agree to” 和 “agree about” 之间的区别。具体来讲，“agree with” 和 “agree about” 都与 “同意某人的观点或某个想法” 有关；“agree on” 强调 “就某个决定达成一致”；而 ...
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