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2025-07-05 talkingdev

CAMLBOY开源-用OCaml编写Game Boy模拟器

开发者近期公开了名为CAMLBOY的开源项目——一个基于OCaml语言构建的Game Boy浏览器模拟器。该项目通过将函数式编程语言OCaml编译为WebAssembly,实现了在浏览器环境中流畅运行经典掌机游戏的技术突破。技术博客详细剖...

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2025-07-04 talkingdev

本地运行与微调Gemma 3N指南:基于llama.cpp与Unsloth的实践方案

谷歌最新推出的Gemma 3N模型现可通过Dynamic GGUFs技术在本地环境中运行,技术社区已实现与llama.cpp、Ollama及Open WebUI生态的无缝集成。本文详解三种部署方案的技术要点:1)利用llama.cpp的量化推理优化实现低资...

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2025-07-04 talkingdev

强化学习优化代码合并:Osmosis-Apply-1.7B以低成本超越大型基础模型

Osmosis-Apply-1.7B是基于Qwen3-1.7B模型通过强化学习微调而成的专用模型,在代码合并任务中表现出色,其奖励分数高达0.9893,甚至超越了OpenAI o3等更大规模的基础模型,同时显著降低了成本。该模型在CommitPackFT...

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2025-07-04 talkingdev

LangChain发布《智能体上下文工程指南》:揭秘Agent构建核心技术

LangChain最新发布的技术指南《智能体上下文工程》深入剖析了Agent开发中的核心环节——上下文工程。该指南不仅系统阐述了上下文工程在智能体架构中的关键作用,还详细介绍了当前业界主流的实现模式及具体应用方案。作...

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2025-07-03 talkingdev

[论文推荐]基于对比学习的图回归技术取得突破

最新研究将因果图学习技术成功拓展至回归任务领域,通过创新性地采用对比学习框架优化干预策略,显著提升了图级别回归任务中对混杂变量的处理能力。该技术突破来自arXiv预印本平台的最新论文,其核心价值在于解决了...

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2025-07-02 talkingdev

Chai-2发布:AI实现零样本抗体设计,成功率突破16%

传统抗体发现需耗时数月筛选海量文库,而Chai Discovery公司最新发布的Chai-2人工智能系统彻底改变了这一范式。该系统通过计算设计直接生成候选抗体,仅需20次尝试即对50%的靶标成功找到有效抗体,整体成功率高达16%...

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2025-07-02 talkingdev

Sentence Transformers推出稀疏编码器微调功能,助力混合搜索与重排序

Sentence Transformers最新升级引入对稀疏嵌入模型训练的支持,这一技术突破特别适用于混合搜索和重排序场景。该博客详细解析了模型的核心组件与训练步骤,并重点介绍了基于SPLADE架构的现成模型。稀疏编码技术通过...

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2025-06-30 talkingdev

PyTorch与vLLM深化集成,提升大语言模型推理效率

PyTorch与vLLM近日宣布深化技术整合,新增支持量化、注意力机制定制及异构硬件加速等关键功能。这一合作标志着两大开源框架在优化大语言模型(LLM)推理性能方面取得重要突破:量化技术可降低模型计算资源消耗达4-8...

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