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CC的命令使用指南
LearnHarnessEngineering课程核心总结 Harness工程是提升AI Agent执行可靠性的系统方法论，包含12讲核心内容： 模型能力≠执行可靠性：失败时优先检查Harness（指令/工具/环境/状态/反馈五子系统），而非更换模型。 结构化知识管理：仓库需作为唯一事实来源，通过AGENTS.md等文件提供显式约束，减少隐性知识缺口。 任务拆解与验证：功能清单（行为+验证+状态三
《阿里禁用Claude Code谣言背后：开发者该不该把代码交给"黑箱"工具？》摘要： 近日阿里内部流传禁用Claude Code的消息虽被辟谣，却暴露出AI编程工具的核心矛盾。Claude Code等工具要求将代码上传至境外服务器处理，存在数据流向不可控的风险。文章指出，真正的隐患不在于企业是否禁用，而在于开发者是否愿意将核心代码交给无法追踪数据去向的工具。通过创业公司算法被复制的假设案例，揭示
大语言模型（Large Language Model，LLM）是指参数规模达到数十亿甚至万亿级别的深度学习语言模型，能够理解和生成人类语言，在2022年ChatGPT发布后引发全球AI革命。大模型预训练工程师是LLM领域的"金字塔尖"岗位，负责设计和训练大语言模型的基座，决定模型的能力上限。设计Transformer架构变体（FlashAttention、Mamba等）构建千卡/万卡级分布式训练系
用户在桌面端发起任务之后，Agent 可以在云端或者本地继续运行，多个任务也可以并行推进；离开电脑之后，用户还可以在手机上查看进度、审查结果、继续调整方向。图片来源：字节 TRAE。
安装了cladue，我怎么指导我claude agent安装到本地哪个目录的呢。C:\Users\用户名\.claude。windows用户就是在C盘中。之后，家目录下会生成这个结构。
文章推荐4款AI论文写作工具。核心技术为基于Gemini3Pro与AI5.0双模型。关键方案是整合检索、大纲生成等功能。创新点有多语言支持、长文记忆等。适用于期刊、毕业等论文写作。实践价值显著，如海棠AI三分钟生成千字短篇，相似度5%以下；笔启AI支持无限改稿；怡锐AI十分钟生成万字初稿；文希AI三分钟生成千字初稿，还能生成答辩PPT。海棠AI综合表现最佳。
本文推荐怡锐、文希、笔启、海棠4款2026年AI论文写作工具。工具基于Gemini3Pro及AI5.0，具备文献检索、大纲生成等功能。创新点有公式代码生成、选题服务、多语言创作等。适用于毕业论文、课程论文等场景，可提升写作效率300%，降低重复率，优化结构，助力产出高质量论文，是学术写作的理想选择。
论文摘要： 本研究提出SkillSelect-Serve框架，将小型LLM Agent的技能选择问题重构为预算可控、QoS感知的技能服务推荐与组合任务，突破传统固定Top-K检索的局限。针对边缘设备等低成本场景，系统动态调整技能调用策略：简单请求低耗响应，复杂请求按预算组合多技能，实现资源效率提升30%+。核心创新在于引入推荐系统中的约束优化方法，支持显式设定成本上限与服务质量阈值，为中小企业及边
本文记录从零部署 NewAPI 并接入 DeepSeek-V4 模型的完整过程，包含环境配置、部署步骤、接口调用及踩坑解决方案。一、背景：为什么需要自建 LLM 代理网关？二、环境准备2.1 基础环境。
26年3月来自清华和BIGAI的论文“FATE: Closed-Loop Feasibility-Aware Task Generation with Active Repair for Physically Grounded Robotic Curricula”。近期，生成式仿真领域利用大语言模型（LLM）生成多样化的机器人任务课程；然而，这些开环范式往往产生语言上连贯但在物理上不可行的目标，其
实验结果如下所示，在8种配置当中，LIBERO-Long的成功率分别为：~68%，~74%，~78%，~84%，95.0%（最优），~93%，91%以及~88%。B3条件下94.5%，95.4%。实验结果的成功率分别是：85.8%，90.2%，88.4%，90.6%，92.6%以及95.0%。CALVIN属于快换精品测试，证明了模型不是过拟合特定场景，并且5步的连续任务要求模型具备一定的哦长期规划
正如 PyTorch 社区的一位开发者所描述的，调试分布式训练中的梯度钩子（gradient hook）时，“钩子错误地将 g 视为梯度，转换为 D2H 并累加到 CPU 累加器中”，这种隐性的错误可能导致数千步训练后才发现问题。对于 PyTorch 开发者而言，这不是一次普通的模型更新——它意味着一个能够自主规划、调用终端和浏览器、在复杂技术环境中持续编码和调试的 AI 助手，首次以中端价格进入
毕业之家ai（www.biye.com）是国内专注于学术写作领域的AI平台，其核心产品涵盖AI论文生成、ai写作工具、AIGC检测、AI降重、免费查重、AIPPT、ai生成开题报告、ai生成文献综述、ai生成期刊论文、ai生成课程论文、科研绘图、文献检索、格式检测、论文排版、自动排版等全链条服务。本文将围绕"AI论文生成"这一核心主题，对市面上主流的8款工具进行深度测评，包括毕业之家AI、Deep
我一直觉得一个好的 AI agent 框架，底层应该只有三层：**模型适配层**、**编排引擎层**、**用户界面层**。模型适配负责跟各种 LLM API 打交道，编排引擎管对话逻辑和工具调度，用户界面管怎么展示给人类。我把这叫做 **3A 架构——AI + Agent + Application
本文为企业选型AI数字员工提供技术评估框架，指出聊天机器人与执行型AI的本质差异。文章提出四个关键维度：任务闭环能力（需具备意图识别、任务编排和系统连接器）、数据安全（需支持私有化部署和权限隔离）、零代码易用性（自然语言转SQL能力）和架构扩展性（模块化插件设计）。通过对比三类技术方案，强调企业级AI应聚焦任务执行而非单纯对话，建议根据团队规模选择合适部署方式，并避免功能冗余误区。最后指出AI数字
本文提出了一种轻量高效的雷达信号分类网络设计框架，在不超过10万参数量的约束下，融合了坐标注意力机制、混合样本增强和权重指数滑动平均等创新技术。通过移动翻转瓶颈卷积(MBConv)与坐标注意力的结合，有效捕获信号时频图的通道与空间特征；采用Mixup数据增强和标签平滑提升模型泛化性；结合双池化策略和EMA优化技巧，在保证计算效率的同时显著提高分类精度。实验结果表明，该框架在复杂电磁环境下展现出优异
文章摘要： AI技术正从"会聊天"向"会做事"升级，企业需要能执行任务的数字员工而非仅对话的AI。这一跨越需突破三大技术鸿沟：1）从单系统问答到多系统数据联动的连接器矩阵；2）从被动响应到主动监控的任务闭环能力；3）从知识检索到业务执行的Agent框架。典型场景如自动报表生成（跨系统数据聚合）、合同到期智能预警（分级提醒机制）和零代码数据查询（NL2SQL转换），均需结合意图识别、任务拆解和异常处
NCCL：GPU 训练首选，性能最佳Gloo：CPU 训练，跨平台支持Bucket 通信：减少通信次数，提升效率异步通信：重叠计算与通信NCCL 比 Gloo 快 3-5 倍Bucket 大小 1MB 是平衡点异步通信可提升 10-20% 吞吐量NCCL 带宽利用率达到 90%
摘要： 本文介绍了基于Java调用CUDA进行GPU加速开发的全流程指南。通过javacpp-cuda 13.1-1.5.13环境搭建，详细讲解了CUDA设备查询、内存管理、数据传输、核函数调用等核心模块的实现。内容包含Maven依赖配置、JVM参数优化，并提供了完整的Java代码示例，涵盖设备信息获取（如显存容量、计算能力）、主机与设备间数据拷贝、向量加法核函数调用及错误处理机制。特别针对Jav
AI大模型训练工作站DLTM以零代码AI能力，让每一个安防系统都能从"事后查录像"进化为"实时智能预警"。
3-熟悉常见的深度学习算法，熟悉至少一种深度学习框架,包括PyTorch/Tensorflow/MxNet/Caffe等；4-具备钻研精神和创造力,能够通过阅读论文学习最新算法和理论；具有一定的英语阅读能力四六级优先不用口语。5-要求责任心强,有良好的学习能力和协作精神，愿意接受挑战;留学生的课业辅导答疑。感兴趣可评论或站内lianxi。1-计算机视觉/图像处理/机器学习等相关方向；2-扎实的Py
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