我们尝试在搭载 AMD Ryzen AI Max+395 和 Intel Core Ultra 125H 的 AI PC 上本地运行 Qwen-Image-Edit 模型，以执行典型的照片编辑任务。

想象一下，一位永不眠的数据科学家。他/她可以连接到您的数据库，整理杂乱的记录，执行分析，并生成清晰的报告。

我们最近推出了主图服务，这是一个机器学习系统，可以自动选择最具吸引力的主图——即Tripadvisor上代表酒店、餐厅或景点的第一张照片，以帮助我们的合作伙伴更快地进行视觉决策。

在本文中，我们将更深入地探讨——构建一个三维传感器融合系统，利用激光雷达和摄像头数据预测碰撞的发生。

技能（Skill）就像为 Claude 提供了一套工具和一些肌肉记忆。它们将它从一个喋喋不休的助手转变为一个能够真正做事的实践者。

AI 的未来不是关于更大的模型，而是关于 更好的代理：能够推理、适应、规划 —— 使用提示进行交互，使用 RL 进行改进，并以数据为基础。

上下文工程是指管理和优化影响 AI 代理输出的所有内容：从系统提示和对话历史记录到用户偏好、检索到的知识以及长期记忆。

选择合适的GPU可能会决定你的AI工作流程是否成功。本文介绍目前顶级模型所使用的硬件——以及聪明的开发者们正在押注的下一个目标。

在这篇博文中，首先，我们将逐层编写和构建整个Guardrail管道，然后尝试绕过每一层，以了解我们的防护管道的有效性以及可以改进的地方。

AI代理已经到来，我们如何构建和使用它们正在挑战过去几十年建立的许多软件构建基础——甚至对“产品”概念本身也提出了质疑。

在开发 vibelang-rs、bmpp-agents-rs 和 BMPP 的形式文法 规范 时，我亲身体验到了 Rust 的设计哲学为何能更好地与大型语言模型互动。