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实测DeepSeek Harness:AI到底能替测试开发做多少工作?
本文实测DeepSeek Harness(dsh)在测试开发五大环节中的替代能力:需求解析(50%)、用例设计(70%)、脚本编写(60%)、执行调度(30%)、缺陷定位(40%),加权综合替代度约50%-67%。AI擅长重复劳动,判断力仍属人类。
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21天前
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Vera1.1 条件控制模块底层技术拆解
本文深度解析Vera1.1无限画布技术:突破传统固定画幅,实现节点化空间建模;首创“编码器—注入器—传播器”三级条件控制架构,分层注入多模态信号;结合时空解耦DiT与工程级显存优化(如分块稀疏注意力),在24G显卡稳定运行2.7K/30秒,兼顾质量与效率。
Vera1.1:参考图像、文本提示、画布坐标的多条件融合机制
Vera1.1 是专为AI视频工业化落地设计的多条件融合引擎,首创“文本+参考图+画布坐标”三路信号双阶段门控融合架构,将无限画布主体一致性从62%提升至94%,兼顾精度、连续性与生成效率。
WhatsApp 私域打开率 98% 是真的吗?外贸 B2B 怎么用工具做到?
WhatsApp外贸群发98%打开率是理论值,实际需满足授权、号码有效、内容相关、时段精准四大条件。B2B场景下,稳定高打开率靠合规工具实现号码验证、个性化变量、分时发送与数据筛选,核心是提升回复率与转化链路效率。(239字)
E-commerce platform数据API接口稳定性
电商平台数据接口稳定性指API持续可用、响应快、错误少、数据准。核心看SLA可用率(≥99.5%)、响应时长(数百毫秒)、报错率及数据一致性。不稳定主因包括平台调整、服务商架构薄弱、客户调用不当及授权失效。我们通过IP池调度、智能限流、分级重试、实时告警等保障稳定。
基于MCP打通大模型与RPA自动化:让智能体自由调用云上机器人的实践
MCP协议统一了大模型调用工具的标准,但落地仍面临元素不稳定、客户端自动化难、交付授权缺失三大执行瓶颈。本文提出“AI思考+RPA执行”三层架构,强调MCP为“协议层”,RPA为“执行层”,以离线安全、元素自愈、视觉操作等七项能力保障自动化长期稳定运行。
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22天前
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来自: Qoder CN
群里讨论完,直接 @TA 就能干活 |QoderWake @Waker 公测发布
@Waker 是专为群聊设计的数字员工入口,让AI真正融入团队工作流:无需重复交代背景,自动理解上下文;一个入口连接多个专业Waker,智能分派任务;持续跟进、记忆进度、跨消息协同。告别“问答式AI”,迈向“能干活的同事”。
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22天前
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[062][调度模块]任务全生命周期管理 —— 从启动到追踪的完整闭环
本文详解调度模块任务全生命周期管理:涵盖启动/取消协调(ScheduleService)、三级数据聚合(DB+内存+运行态)、运行态安全校验及规格模式分页查询,实现高可用、强一致的任务闭环管控。(239字)
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22天前
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来自: 云原生
一切皆插件之后,Agent 工程的新范式
插件化颗粒度越细,黑盒越少,运行越透明,我们看的越清,Agent 的优化空间也就越大。
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22天前
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“专才+通才”双模型协同:晓多XPT与DeepSeek的分工逻辑
晓模型XPT专精电商知识,DeepSeek强于复杂推理与自然对话;二者通过“快慢思考”双系统智能协同——简单问题毫秒响应,复杂问题深度推理,实现意图理解更准、回复更优、成本降低30%~50%,推动AI客服从“关键词匹配”跃升为“懂行会思”的推理者。
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