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2024-07-02 talkingdev

深度探索:用muP扩展规模

这是一篇关于在扩展模型和数据集大小时调整超参数的极好且易于理解的文章。在大数据时代,如何有效地处理和分析庞大的数据集,是当前科技行业面临的一大挑战。本文主要介绍了使用muP进行规模扩展的技术方法。muP是一...

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2024-06-29 talkingdev

Imhex: 一款逆向工程师的十六进制编辑器

近日,一款备受关注的十六进制编辑器Imhex问世。Imhex是逆向工程师和研究人员的理想选择,它提供了丰富的功能和直观的用户界面,方便用户快速分析二进制文件。Imhex支持多种平台,并具有实时更新的特点,可以满足用...

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2024-06-27 talkingdev

Slack利用AI技术将Enzyme单元测试转化为React测试库

Slack的工程师们采用了混合方法,结合了抽象语法树变换和AI大型语言模型,自动化地将超过15,000个Enzyme单元测试转化为React测试库。通过整合Anthropic的Claude 2.1 AI模型并捕获React组件的DOM树,团队在自动化转换...

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2024-06-20 talkingdev

Argilla:AI工程师与领域专家的开源协作平台

Argilla是一个为AI工程师和领域专家提供服务的协作平台,其主要目标是提供高质量的输出、全面的数据所有权以及高效的整体效率。AI工程师和领域专家可通过Argilla平台进行深度合作,实现数据的共享,以及提供最优质的...

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2024-06-19 talkingdev

优化引导神经迭代:新框架(OGNI-DC)发布

近日,一项名为OGNI-DC的全新框架在GitHub上发布。该框架采用了“优化引导神经迭代”(Optimization-Guided Neural Iterations,简称OGNI)的技术。这种技术通过优化深度梯度场并将深度梯度集成到深度地图中,从而实现深...

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2024-06-15 talkingdev

软件架构:恰到好处的设计

在软件开发中,架构设计是非常重要的一步。但是,过度设计和不足的设计都会带来问题。因此,我们需要的是恰到好处的设计。有经验的软件工程师知道如何在设计中找到平衡点,以满足业务需求,同时确保软件系统的可靠性...

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2024-06-12 talkingdev

生成式AI无法替代你的工程团队建设

软件行业是一个学徒制行业,学习的唯一途径是通过实践。行业发展迅速,开发者必须持续学习。培养一名合格的软件工程师需要数年的时间。资深的软件工程师不仅仅是编写代码,他们还需要能够理解、维护、解释和管理在生...

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2024-06-06 talkingdev

AI在Google软件工程中的应用:进展与未来之路

谷歌是全球最大的科技公司之一,拥有大量的软件工程师。为了提高软件开发效率,谷歌在软件工程中应用了AI技术。AI技术可以自动化测试、代码审查、错误检测和性能优化等工作,从而大大提高了软件开发效率。目前,谷歌...

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