
Dify 1.5.0到1.5.1:AI工作流平台的进化之路
Dify 1.5.0到1.5.1:AI工作流平台的进化之路最近,Dify 的迭代非常之频繁,继 6 月 25 日发布 1.5.0 版本之后,7 月 2 日又迅速推出了 1.5.1 版本。从 1.4.x 开始,我几乎每个版本发布时都会第一时间尝试升级。社区一如既往地活跃,大家遇到 bug 都会第一时间反馈,官方团队也会及时记录并处理。
最近,Dify 的迭代非常之频繁,继 6 月 25 日发布 1.5.0 版本之后,7 月 2 日又迅速推出了 1.5.1 版本。从 1.4.x 开始,我几乎每个版本发布时都会第一时间尝试升级。社区一如既往地活跃,大家遇到 bug 都会第一时间反馈,官方团队也会及时记录并处理。
这不只是一次产品发布,更是数字办公从「AI ready」走向「AI 真正落地」的时刻。
自适应语言模型框架SEAL,让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务。SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异,显著提升了模型的适应性和性能,为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。
大模型“当面一套背后一套”的背后原因,正在进一步被解开。 Claude团队最新研究结果显示:对齐伪装并非通病,只是有些模型的“顺从性”会更高。
vivo AI Lab发布AI多模态新模型了,专门面向端侧设计,紧凑高效~
2025 年,大模型又一次刷新了人类的认知边界,AI 模拟高考成绩大幅跃升,已达到清华、北大的录取线。但另一方面,这也让人感到些许焦虑。
“人类最后的考试”首次突破30分,还是咱国内团队干的! 该测试集是出了名的超难,刚推出时无模型得分能超过10分。
编者按:vibe coding不是编程的终点,而是Context Engineering驱动的协作智能的起点。那些能够最早理解并应用这种整合视角的人,将在下一轮技术变革中获得决定性优势。
如果你想知道当自己不再是顶级智慧生物时,生活是什么样子,就去问问一只鸡吧。
AI辅助的中国论文工厂正利用美国NHANES公共数据库大规模生产垃圾论文。这些论文研究单一变量与疾病关联,高度重复且方法雷同,数据疑被操纵,结果常假阳性。