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10月3日周六
10月2日周五
10月1日周四
9月30日周三
  1. AWS Machine Learning Blog41

    Amazon Quick 提示工程基础原则

    Amazon Quick 平台提示工程的核心原则包括:通过具体化实现清晰度、提供业务上下文以驱动相关性、展示示例而非仅描述需求。CRISPE框架为复杂企业级AI交互提供了结构化模板,涵盖上下文约束、角色责任、意图输入、步骤范围等维度。这是两部系列文章的第一部分,聚焦通用原则和可复用框架。

9月25日周五
  1. AWS Machine Learning Blog33

    Datacor 如何用 Amazon QuickSight 为气体分销商构建自助式租赁分析

    Datacor 将 Amazon QuickSight 集成到其 TrackAbout 解决方案中,为气体和焊接分销商提供自助式租赁分析,业务用户可通过自然语言提问实时获取数据洞察。TrackAbout 客户共管理 2750 万个资产,每月处理 72.5 万张账单。该方案采用跨云数据管道定期刷新 QuickSight SPICE 数据集,确保仪表板反映最新运营数据。

9月24日周四
9月21日周一
  1. NVIDIA Blog49

    AI安全是工程问题——如何在Agent技术栈各层解决安全问题

    AI安全是工程问题,需要明确的安全要求、可执行的控制措施、明确的责任人和有效的防护证据。NVIDIA提出在模型、harnesses和运行时环境三个层面构建安全边界,确保Agent即使做出错误决策也能被限制。NVIDIA OpenShell是开源的安全运行时,为Agent提供沙盒执行和资源访问控制,Open Secure AI Alliance成员正在基于此构建更完善的安全工具。

9月17日周四
9月16日周三
9月10日周四
9月5日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML77

    GitHub 发布 Project HydraFusion 研究预览:通过多模型编排实现前沿质量

    GitHub 推出 Project HydraFusion 研究预览,通过运行时编排从多个模型提供商动态选择工作流程(Single、Cascade、Critique 三种模式)来解决编码任务。

    推荐理由:原文给出了具体 benchmark 数据和可用入口,读者可以据此判断这个新功能会如何改变代码生成的效率成本权衡。

9月4日周五
8月25日周二
  1. Hugging Face Blog76

    Gradio 发布 Workflow 功能:用拖拽界面构建和部署 AI 工作流

    Gradio 发布内置的 gr.Workflow 功能,将 AI 流水线变成可拖拽的图形界面。该功能支持三种节点类型(引用、运算主体、主题),可调用 Hugging Face Inference Providers 模型、Gradio Spaces 或自定义 Python 函数,生成的图形同时也是 REST API,支持一键部署到 Hugging Face Spaces。

    推荐理由:原文提供了多个可交互的示例和代码,展示了如何用拖拽界面构建和部署 AI 工作流,读者可以直接复用这些模式。

7月16日周四
  1. Hugging Face Blog58

    IBM Research 分析模型路由的三大误区:成本、难度和延迟远比表面复杂

    IBM Research 基于 AppWorld 挑战赛和 CodeAct 智能体的实际测试,揭示了模型路由的三个反直觉发现:缓存使实际成本与定价脱钩;任务难度在路由时常不可见且只是多目标之一;模型速度不等于用户体验速度。他们将路由从分类问题重新建模为系统优化问题,实现了在 84% 准确率下 21% 成本降低和 9% 延迟降低。

5月16日周六
  1. Google DeepMind68

    Google DeepMind 与新加坡启动国家 AI 合作伙伴关系

    Google DeepMind 宣布与新加坡政府建立国家 AI 合作伙伴关系,通过多个项目推动医疗保健、生命科学、教育和可持续发展领域的 AI 应用。预计到 2040 年,AI 将在新加坡通过加速研发创造 33 亿新加坡元的经济价值。

    推荐理由:原文给出了合作的具体领域、经济价值预测和项目细节,读者可以据此了解 AI 在公共服务领域的应用方向和 Google DeepMind 的亚太布局。

4月27日周一
  1. Mistral AI73

    Mistral AI 发布企业级 AI 编排工具 Workflows

    Mistral AI 发布企业级 AI 编排工具 Workflows,提供持久执行、可观察性和人工审核介入能力,解决企业将 AI 从概念验证推向生产环境时的可靠性问题。用户用 Python 编写工作流后可发布到 Le Chat 供组织内任何人触发,基于 Temporal 引擎构建,数据和业务逻辑保留在用户环境中。ASML、ABANCA、France Travail 等企业已在生产环境中使用。

    推荐理由:原文给出了 Workflows 的核心能力——持久执行、可观察性和人工审核介入——以及基于 Temporal 引擎的技术架构,读者可以据此判断它会如何改变企业 AI 生产部署的工作流。

4月9日周四
3月11日周三
11月1日周六
  1. Berkeley AI Research49

    强化学习新范式:分而治之算法如何突破长程任务扩展性难题

    本文提出一种基于“分而治之”的强化学习新算法,突破传统时序差分(TD)学习的扩展性瓶颈。该方法将轨迹划分为等长段落并组合其值来更新完整轨迹值,理论上可将Bellman递归次数从线性降至对数级别,且无需手动调优n步超参数。研究团队首次成功将分而治之值学习扩展至目标条件强化学习等复杂任务。

3月4日周二