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详解智能编码在前端研发的创新应用
接下来，人与智能体的交互将变得更为紧密，比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的，从依赖人类到依赖超大规模算力的转变，可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力，这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量，是否可以缩短研发周期并提高效率，还有创造出更优质的软件并持续发展，这无疑是肯定的。
满血上阵，DeepSeek x 低代码创造专属知识空间
本文介绍了如何结合阿里云百炼和魔笔平台，快速构建一个智能化的专属知识空间。通过利用DeepSeek R1等先进推理模型，实现高效的知识管理和智能问答系统。 5. **未来扩展**：探讨多租户隔离、终端用户接入等高级功能，以适应更大规模的应用场景。 通过这些步骤，用户可以轻松创建一个功能全面、性能卓越的知识管理系统，极大提升工作效率和创新能力。
端午出游高定：通义灵码+高德 MCP 10 分钟定制出游攻略
本文介绍了如何使用通义灵码编程智能体与高德 MCP 2.0 制作北京端午3天旅行攻略页面。首先需下载通义灵码 AI IDE 并获取高德申请的 key，接着通过添加 MCP 服务生成 travel_tips.html 文件，最终在手机端查看已发布上线的攻略。此外还详细说明了利用通义灵码打造专属 MCP 服务的过程，包括开发计划、代码编写、部署及连接服务等步骤，并提供了自由探索的方向及相关资料链接。
云原生场景下，AIGC 模型服务的工程挑战和应对
本文介绍了在云原生场景下，AIGC 模型服务的工程挑战和Fluid 在云原生 AIGC 模型推理场景的优化。
【AAAI 2024】MuLTI：高效视频与语言理解
多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。