引 言随着LLama-3在4月19日的空降，瞬间吸引了业界与学界的广泛关注。360人工智能研究院的多模态团队也立即跻身关注的行列，迅速展开了对LLama3的深入研究与探索，探讨其在推动通用多模态大模型（LMM ）领域发展中的潜力与应用前景，并于近期开源了搭载LLama3-70B的多模态大模型360VL（360VL是SEEChat的新一代版本https://github.com/360CVGroup

为什么需要UI自动化测试移动端APP是一个复杂的系统，不同功能之间耦合性很强，很难仅通过单元测试保障整体功能。UI测试是移动应用开发中重要的一环，但是执行速度较慢，有很多重复工作量，为了...

背景由于业务场景需求，在生产环境服务器(32core64G)搭建了基于golang开发的influx时序数据库v1.8版本 ，经过持续一周的运行之后(每天写入约100G数据)，发现服务器内...

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痛点场景，无论是前期的需求调研、场景适配，还是中期的模型训练、系统对接，再到后期的效果监测、迭代优化，都有清晰的路径指引。构建了智能体的生产与应用全生命周期的安全防护体系，覆盖供应链、内容安全、数据访问、隐私保护等方方面面，确保数据合规性、隐私安全性及业务可靠性，实现智能体应用的全链路安全兜底。不同等级的智能体适用于不同的场景，殷宇辉指出，只有把这些不同级别的智能体搭配起来、组队协作，才能有效应对

奇技指南本文介绍全连接人工神经网络的训练算法——反向传播算法。反向传播算法本质上是梯度下降法。人工神经网络的参数多，梯度计算比较复杂。在人工神经网络模型提出几十年后才有研...

0引言推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品（视频、新闻、商品、直播等），而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循...

将依托自身在人工智能大模型、数字安全、智慧应用等方面的技术能力，与政产学研用各界单位紧密协作，共同促进关键技术创新突破、丰富应用场景、推动市场需求对接，构建更为完善的智能体产业链，为中国智能体创新应用生态的建设注入强劲动力。中涉及的十大方向工作，包括建机制、瞰趋势、搭平台、推应用、倡开源、立标准、助融通、促共赢、育人才、保安全等方面，致力于推动智能体在多个现实场景中的创新落地。五个级别，覆盖从基础