如何利用新兴的 Serverless GPU 平台，以极低的成本实现 20B 大模型的高性能（175 t/s）私有化部署。通过对比 API、自建服务器与云 GPU 三种方案的真实成本与性能，提供一个新的算力选择思路。

AIVLOG是一款真正实用的AI视频剪辑工具，解决了传统AI剪辑难以落地的问题。它通过高光智能识别、语义级用户指令理解、情绪感知与音乐自动配合等技术，实现了从原始素材到高质量成片的自动生成。AIVLOG不仅提升了内容创作者、自媒体人和品牌方的剪辑效率，还通过流畅的使用体验和低门槛的设计，让普通用户也能轻松记录生活。目前，AIVLOG已在App Store上线，成为多模态AI落地的优秀范例，值得推荐

随着deepseek等大模型逐渐步入视野，理论上文档解析工作应能大幅简化。然而，实际情况却不尽如人意。当前的多模态大模型虽然具备强大的视觉与语言交互能力，但在解析非结构化文档时，仍面临复杂版式、多元素混排以及严密逻辑推理等挑战。

从“UI 组件”到“生态基座”，DevUI MateChat 的演进之路清晰可见。它通过技术上的解耦，释放了开发者在逻辑层的创造力；通过与华为云的深度联动，确立了在企业级场景的统治力；通过开源开放，奠定了在垂直行业的渗透力。这三大生态的合力，将推动 MateChat 最终从一个“组件库”演进为 AI 交互领域的。

UI 与逻辑解耦” 的架构提供了极高的工程灵活性。AI 应用的灵魂在于其与大模型 API 的通信逻辑, 这段代码负责处理流式传输、安全代理、多重错误码的健壮性。在原始的 Vue 模板中, 开发者被迫将精力浪费在对 UI 细节的命令式控制上。MateChat 的诞生, 标志着前端开发者有机会从低效的 UI 造轮中解放出来, 将精力 100% 投入到。MateChat 的核心价值在于它提供了一套功能完

TitanFuzz：第一个应用填充模型(例如InCoder)直接执行基于变异的模糊测试使用大型预训练语言模型进行深度学习库的模糊测试背景深度学习库（TensorFlow和Pytorch）中的bug对下游任务系统是重要的，保障安全性和有效性。在深度学习（DL）库的模糊测试领域，直接生成满足输入语言(例如Python)语法/语义和张量计算的DL API输入/形状约束的深度学习程序具有挑战性。此外，深度

在 2025 年的今天，“数字员工”（Digital Employee）已不再是一个遥不可及的概念。依托于火山引擎 Coze 等低代码平台，企业能够迅速构建出具备推理能力的 Agent。然而，在实际深入业务流——特别是制造业、进出口贸易等实体产业时，我们面临着一个典型的“数据木桶效应”大模型（LLM）的推理能力（Brain）日益强大，但文档解析能力（Eyes）却往往滞后。企业的核心知识大量封存在

主要内容：测试生成技术、软件缺陷重要性、已有技术的局限性以及LIBRO方法的应用和有效性。测试生成技术：提高测试覆盖率Increase coverage生成探索性输入Generate exploratory inputs未能满足更多的语义目标，如生成用于复现特定bug报告的测试用例 fall shortof achieving more semantic objectives, e.g., gen

🌈你好呀！我是🌌 在所有感兴趣的领域扩展知识，不定期掉落福利资讯(*^▽^*)

openFuyao 的长远目标是将其在异构算力抽象、拓扑感知调度上的创新实践，上升为一套被国际认可的。