AscendC从入门到精通系列（二）基于Kernel直调开发AscendC算子
本文介绍了AscendC算子的开发流程，包括核函数开发、算子类定义及其实现、核函数的CPU和NPU侧运行验证。通过具体示例`add_custom.cpp`，详细展示了如何使用Ascend C完成算子核函数的定义、初始化、数据搬运和计算过程，并提供了完整的CPU和NPU侧调用程序代码，帮助开发者理解和实践AscendC算子的开发。
Hymba: 结合注意力头和SSM头的创新型语言模型方案
NVIDIA提出的Hymba架构，通过在同一层中结合注意力头和状态空间模型（SSM）头，实现了计算效率和记忆回溯能力的双重提升。核心创新包括并行混合头设计、可学习的元令牌和KV缓存优化，使得Hymba在多项基准测试中表现出色，尤其在处理长序列文本时优势明显。
哪个模型擅长调用工具？这个7B模型跻身工具调用综合榜单第一
《Hammer: Robust Function-Calling for On-Device Language Models via Function Masking》提出了一种新型基础模型Hammer，通过函数掩码技术显著提升了大型语言模型在工具调用方面的性能，减少了对特定命名约定的依赖，展现了强大的泛化能力和超越现有模型的表现。该研究已开源，旨在促进智能设备的本地AI功能发展。
EfficientTAM：Meta AI推出的视频对象分割和跟踪模型
EfficientTAM是Meta AI推出的轻量级视频对象分割和跟踪模型，旨在解决SAM 2模型在移动设备上部署时的高计算复杂度问题。该模型采用非层次化Vision Transformer（ViT）作为图像编码器，并引入高效记忆模块，以降低计算复杂度，同时保持高质量的分割结果。EfficientTAM在多个视频分割基准测试中表现出与SAM 2相当的性能，具有更快的处理速度和更少的参数，特别适用于移动设备上的视频对象分割应用。
maven 用来做什么
Maven 是一款流行的 Java 项目管理工具，支持项目构建、依赖管理和信息管理。它通过自动化构建流程、中央与本地仓库的依赖管理、项目元数据维护、生成各类项目报告及协助项目部署，极大提升了开发效率和项目管理的便捷性。
探索软件测试中的自动化测试框架
本文深入探讨了自动化测试在软件开发中的重要性，并详细介绍了几种流行的自动化测试框架。通过比较它们的优缺点和适用场景，旨在为读者提供选择合适自动化测试工具的参考依据。
探索自动化测试在软件开发中的重要性
随着软件开发行业的迅速发展，软件的质量和可靠性成为了企业关注的焦点。自动化测试作为一种高效的质量保障手段，其在软件开发生命周期中的应用越来越广泛。本文将探讨自动化测试的概念、优势以及在不同阶段的实施策略，旨在为软件开发团队提供一种提升产品质量和开发效率的有效途径。